是金融机构实现线上化的最重要必要的应用工具，关注风险主体从准入到批准整个过程中的每一步风险决策动作，结合多维度的智能监控及分析功能，实现一站式全流程多场景的智能决策过程。 可全面提升风控策略构建、管理和迭代效率，实现精细化、低成本，高效率、易管理更高层次要求的风控需求。

可实现持续关注申请人信用及行为的变化趋势，全自动风险监控流程，提早识别风险。根据业务制定风险规则策略， 凡触及红线即实时预警，提高人工处理效率，降低运营成本。为贷前风控策略调整、额度策略调整和贷后催收手段提供依据。

采用大数据技术和人工智能搜集、检索、存储和分析海量的互联网全网风险信息和关联数据，实现海量风险信息一键搜索、深度挖掘。 根据业务场景需求匹配关键字及配置风险源，基于采集的多维的风险数据，提供精准的风控模型、对申请人风险等级进行评定，辅助审批决策。

凸显关键指标，业绩成果实时掌握，适用于信贷流程的各业务环节，有助于金融机构总结风控决策效率、提高业务诊断能力、 快速洞察用户行为风险、便于业务监控及优化管理。报表分析结果一目了然，简明易懂，为制定下一步策略改进提供参考依据。

基于大数据强特征筛选、深度神经网络、NLP、复杂网络算法运用于特征工程输出服务于评分卡模型。主要用于评估小额短期信贷特定场景的申请人的授信能力， 多维度风险数据输入评分模型，综合评估申请人授信水平，实现快速、科学审批决策及审批分流。同时，增信通可根据用户的数据样本为多样化的金融业务场景提供定制化联合建模服务。

通过调用海量核验数据，自定义核验规则等方法获取灵活、精准的核身问题与答案，可实现识别欺诈风险客户，更为快读精准地甄别申请人身份真伪， 可在现有基础上大量减少信贷机构人工复议，实现对申请人迅速放款。全面提升信贷机构的提升过件效率、减少人工审核惯性、优化风控策略以及监管审核流程。

用于整合用户个人信息及金融信贷行为表现及风险情况，广泛适用于泛金融信审及授信等各类场景。结构化可视化的评估报告， 帮助金融机构快速全面评估个人金融信贷能力，深度挖掘个人核心风险，助力风控决策，提高信审效率。