赢利的添加是大多数商业组织寻求的方针，金融组织也不破例。信贷危险操控作为信贷组织生计与开展的中心部分，当然是为寻求赢利丢失最小化所服务的。众所周知，信贷危险操控是因信息不对称而起，处理信息不对称问题是削减信贷危险的重要途径之一。贷前环节是搜集和整合信息的进程;三个环节中，贷前环节是根底，搜集和整合信息越充沛，越有利于后两个环节的运转。
传统的反诈骗依托专家多年经历来辨认诈骗，是非名单以及规矩引擎的体系更新速度一般较慢，需求很多人工调试规矩，无法检测出新的、杂乱的诈骗形式，然后导致传统反诈骗存在滞后性，难以做到真实的“防患于未然”。
百融云创根据自主研制的智能风控体系，以AI技能贯穿反诈骗全事务链条，大幅进步金融组织事前诈骗辨认率、诈骗应对功率以及过后诈骗案子发掘功率，掩盖语音文字辨认、自然语言处理、机器视觉(人脸辨认)和常识图谱(关联性剖析)等前沿技能。
在贷前环节供给丰厚全面的身份核对与核实技能计划，合作规矩反诈骗、设备反诈骗、联系图谱、反诈骗评分等产品，有用协助金融组织化被迫为自动，提早阻拦诈骗产生。
如在设备反诈骗环节，为避免诈骗分子使用技能手段对组织网站以及请求进口等缝隙进行进犯，以及直接盗用客户账户等行为，百融云创推出“谛听”设备反诈骗，分别从设备环境、使用偏好、行为画像、集体危险以及设备黑名单等方面进行单规矩或集体规矩的诈骗危险评判，提高设备辨认的准确度以及召回率。谛听设备反诈骗是根据百融自有专利设备标识，掩盖设备标识和实名信息的常识图谱相关使用，为金融职业线上途径的诈骗辨认供给“利器”。
面临团伙诈骗，百融云创结合自然语言处理、图核算、深度学习、常识推理和可视化等技能，打造中心产品联系图谱。现在，该联系图谱产品经过多轮测验与优化，对诈骗危险辨认准确率高，对团伙诈骗的违约率猜测大幅提高。
