APP 安全监测平台主要对银行、支付、P2P 等3 类金融类APP 的风险、下载量进行实时监测。保障金融类APP 安全、稳定运行。

                   ● 通过抓取的下载地址自动下载APP，并通过APP 安全云测试平台自动进行测试，将测试结果中的风险项汇总至平台进行分析及统计

     ● 以可视性、交互性较好的数据大屏形式显示分析统计结果                                                                                             

      该产品的系统架构包含四个部分。数据来源包含营销活动数据、促动历史数据、小额贷数据等。通过数据清洗及正则化后进入模型指标选取阶段，该阶段通过多种指标选取引擎对不同的应用选取不同的指标。并将其输入模型平台，通过机器学习的模型算法对指标进行训练，产生上层的应用模型，最后通过模型线上部署功能，为用户提供信用卡相关应用服务。

产品界面

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       智能投顾系统主要是为用户提供风险匹配的标准化资产组合，支持基金、理财产品、资产产品等多种配置组合。该服务质量高，且不会因为人员素质高低而产生差异。基于大数据的智能投顾系统对基金进行全方位的画像研究，明确每只基金的风险及收益特性，为相关机构提供全面的基金筛选解决方案。通过大数据分析技术、人工智能算法构建基于市场波动的动态仓位调整模型与调仓成本核算模型，进而为客户提供基于移动互联网的方便快捷、智能的优质投顾服务。

       产品架构主要包括四个层面：用户信息层包括用户基础信息、历史交易信息、行为信息等，投资信息包括市面上的基金、股票、债券等。模型训练层是把用户信息与投资信息进行融合，通过大数据分析、人工智能技术生成投资组合排序模型、动态仓位调整模型、成本核算模型等。最后把模型进行线上部署，用户可以通过PC 端和移动端完成智能投顾服务。

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      贷后逾期预警系统主要对银行提供贷后管理中涉及周期性的处理和事件触发后的处理，依据客户短期、长期的信用行为和违约行为对其行为特征进行评分，对应不同层级的客户有不同程度的风险预警阈值等功能。同时为企业提供全面的贷后预警模型及系统解决方案。

      系统模型支持定期或动态更新，支持外部数据导入快速决策，并生成相关统计报表等功能。该系统的逾期预警模型是在信用评估的基础上采用了机器学习技术对用户数据进行建模，可及早识别出风险客户，提前入催，增加回款概率，降低逾期风险。

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                          ● 权限监控功能可在智能终端使用过程中实时监控各APP 在运行时是否有越权访问的情况，防止APP 未经授权执行ROOT、修改文件权限等行为