1、中国软件技术大会CHINA SOFTWARE TECHNOLOGY CONFERENCE基于多信源的车险风控引擎“明镜”大会主题：聚焦技术实践、洞见软件未来开源软件新一代数据架构订阅服务几个关键词：如何进行数据库技术选型如何实现多信源之间的双向转换如何设计数据模型如何设计数据流和处理流程如何将技术在风控场景中实现落地如何全方位的覆盖事前、事中、事后三个风控环节如何与核心系统对接，共同服务业务人员基于多信源的车险风控引擎明镜基于多信源的车险风控引擎基于多信源的车险风控引擎背景概述架构设计风控场景实操演示总结展望12345目录CONTENTS架构设计风控场景实操演示总结展望2345目录CONTEN

2、TS背景概述1公司定位上市时间注册资本成立时间国有控股当前人数研发能力中科院软件研究所北京海淀国有资产投资公司1996年5月30日3.8亿人民币2019年9月16日（603927）公司员工13000+人集行业解决方案设计、自主软件产品研发、大型行业应用软件开发、系统集成与服务、技术支持和培训于一体的综合性高科技企业。国家工信部科技部重大“核高基”项目承接单位与中科院软件所成立“行业应用软件联合实验室”北京市企业技术中心子公司12个办事处10个关于中科软科技背景概述01车险风控平台明镜财险车险风控欺诈车主保险公司修理厂背景概述01对行业的危害大，涉及金额高（2018年估算400亿+）大多为跨公司

3、作案，涉及面广广欺诈行为呈现职业化趋势，手法刁钻隐蔽，防范难度高难相关线索证据和疑点分散在各类信息中散l2012年8月中国保监会印发关于加强反保险欺诈工作的指导意见保监发201269号l2018年2月中国保监会关于印发反保险欺诈指引保监发201824号l2019年4月3日中国银保监会引发关于开展保险公司欺诈风险管理能力自评估工作的通知20196号车险欺诈现状背景概述012013第一阶段基于规则模型历史欺诈案件挖掘结构化数据明镜产品发展历程基于规则模型历史欺诈案件挖掘基于预测模型风险评分提醒结构化数据2016第二阶段结构化数据非结构化数据2018第三阶段基于规则模型历史欺诈案件挖掘基于预测模型风

4、险评分提醒基于图数据库的关系图谱基于文档数据库的全景视图及线索报告基于人工智能技术的图片比对和声音比对结构化数据背景概述01背景概述风控场景实操演示总结展望1345目录CONTENTS架构设计2承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别人脸识别文字

5、识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层环境层词根风险主题词根保险词根通用词根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenplumNeo4jRedis/Ge

6、mfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝图风险库蓝图样本程序数据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件线索报告黑灰名单承保系统询价核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统数据架构组件平台功能集架构设计02承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据环境层词根风险主题词根保险词根通用词

7、根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenplumNeo4jRedis/GemfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝图风险库蓝图样本程序数据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本数据架构通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语

8、音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件

9、线索报告黑灰名单承保系统询价核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统组件平台功能集多种信息格式的数据各类数据库技术不断涌现引发数据架构的变革+架构设计-1/3-数据架构02架构设计的思考：1.多种类型的数据库如何选择使用？2.他们之间是否会互相转换？3.如何进行数据模型设计？4.数据流和处理逻辑是怎样的？批文赔款计算书投保双录客户报案语音人与车车与修理厂车与车车辆信息理赔信息非结构化数据转换为结构化数据结构化数据转换为非结构化数据文档数据库优点信息全面更贴近现实结构可变，易于扩展缺点无法推导逻辑关系图数据库关系型数据库承保信息架构设计的思考：1.多种类型的数据库如何选择使用？2

10、.他们之间是否会互相转换？3.如何进行数据模型设计？4.数据流和处理逻辑是怎样的？优点完备性5WH逻辑关系可推导缺点结构固定，难以扩展优点关系可视化基于关系的分析高效便捷缺点信息不全面架构设计-1/3-数据架构02风险评分语音识别风险画像图片对比黑灰名单规则筛选关系图谱线索报告全景视图应用前端承保数据理赔数据影像数据报案音频数据客户信息管理系统数据数据源人员画像标签车辆画像标签车辆评分表人员评分表修理机构画像标签修理机构评分表风险案件表线索分析表人员指标表车辆指标表修理机构指标人员清单车辆清单电话清单理赔宽表承保宽表人员主数据表车辆主数据表保单数据车辆数据结案数据立案数据报案数据定核损数据损失

11、赔偿数据三者数据险种数据关系人数据保单数据Oracle/Mysql/GpNeo4j车辆节点人节点案件节点修理机构节点报案人电话节点案件-修理机构关系车-案件关系人-车关系Mongodb线索报告定损照片出险经过报案录音案件单证查勘照片明镜系统数据区关系型数据库模型贴源层加工层服务层图数据库模型l图数据库的数据存储结构和数据的查询方式都是以图论为基础的文档数据库模型l内嵌式数据模型设计l规范化数据模型设计（引用）架构设计-1/3-数据架构02图数据库数据处理流程架构设计的思考：1.各种类型的数据分别应采用哪种数据库？2.他们之间是否会互相转换？3.如何进行数据模型设计？4.数据流和处理逻辑是怎样的

12、？贴源区整合区转换区数据清洗贴源层数据数据整合源数据车险承保数据库车险理赔数据库客户信息数据库导入增量工具判断捕获同步承保宽表理赔宽表人员指标表车辆指标表清洗转换抽取定义人节点车节点案件节点人-车关系应用工具展示下钻拖拽查询标记下载人节点表车节点表案件节点表人-车关系表明镜-图数据库明镜-关系型数据库日志权限调度监控支撑组件转换工具导入架构设计-1/3-数据架构02承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生

13、成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层环境层词根风险主题词根保险词根通用

14、词根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenplumNeo4jRedis/GemfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝图风险库蓝图样本程序数据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件线索报告黑灰名单承保系统询价核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统数据架构

15、组件平台功能集架构设计02通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案

16、件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层组件平台承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据环境层词根风险主题词根保险词根通用词根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenplumNeo4jRedis/GemfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝图风险库蓝图样本程序数

17、据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件线索报告黑灰名单承保系统询价核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统数据架构功能集领域组件通用组件架构设计-2/3 组件平台02通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别

18、人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习针对同类型的数据库不同语法的支持，完成元服务增删改查操作，确保高效地与数据库交互数据。l多信源数据库适配器确保关系型与非关系型数据最终一致性。l分布式事务管理器工具仓库是将与大数据架构集成平台对接过程中及大数据架构集成平台运行过程中形成的工具集，主要包括数据清洗、整合、批量导入。l工具仓库平台管理是辅助管理大数据架构集成平台运行状态，根据监控情况做出相应的决策，确保平台运行平稳，满足业务需求。l平台管理平台管理是辅助管理大数据架构集成平台运行状态，根据监控情况做出相应的决策，确

19、保平台运行平稳，满足业务需求。l数据路由为了将大数据集平台能尽可能多的场景适用，灵活的配置会将平台的适用能力变广。主要包括语义定义、流程配置、路由配置等功能。l配置中心通过语音识别组件完成对语音进行识别和转换，并提取关键业务信息，并保存到数据库中，同时也提供了声纹识别的功能，实现声纹的对比。l语音识别通用组件的机器学习可支持监督学习、半监督学习、无监督学习。l机器学习针对视频和图片类的非结构数据，通过机器视觉通用组件可实现图片识别和比对功能，文字识别方面可实现单证数据的对比。l机器视觉转换引擎是指将关系型的数据模型转换为非关系型数据模型中，为后续在文档库及图库中存储数据提供支持。l计算引擎当A

20、PI调用进到数据架构集成平台后，将此请求转发到不同类型的数据库适配层完成增删改查的操作，将并适配层的结果返回给调用方。l批处理引擎架构设计-2/3 组件平台02线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件评分模型组件主要是基于风险数据模型进行计算模型的相关配置，同时可以指定对应模型的权重值。通过评分模型使欺诈风险数据化、可视化。便于进行业务数据分析。l评分模型组

21、件风险识别规则组件，通过风险业务诉求，进行数据识别规则的自定义配置，便于筛查检索投保行为、出险行为、异常保险行为等特征。l风险识别规则通过对模型的配置，体现被检索对象的总体风险情况，通过模型标签，直观的将其存在理赔，投保等数据特征展现出来。l画像模型通过把保险中存在的人员信息、车辆信息、案件属性信息、修理厂信息、报案电话、定损人员信息等不同种类的信息抽象成图中的节点，将节点与节点连接在一起而得到一个关系网络图，以这种图谱方式直观展现其彼此存在的关联关系。l风险关系图模型线索报告组件是对用户查询的某个对象或通过系统规则筛选识别出的高风险对象，进行数据建模，筛查该类数据相关的风险或异常数据。l线索

22、报告模型管理功能组件是根据保险领域的业务特性，建立辅助产品业务的领域组件，有人员、车辆主数据模型，用于产品中的数据统一；重点关注模型是建立高风险车、人、机构、语音信息库，用于风险提示。l管理功能架构设计-2/3 组件平台02承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换

23、器机器视觉图像识别人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层环境层词根风险主题词根保险词根通用词根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenpl

24、umNeo4jRedis/GemfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝图风险库蓝图样本程序数据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件线索报告黑灰名单承保系统询价核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统数据架构组件平台功能集架构设计02组装层车险风控系统风险评分图片比对画像标签车辆全景视图人员全景视图关系图谱语音比对风险案件线索报告黑灰名单承保系统询价

25、核保理赔系统报案定损查勘核赔影像系统影像专业系统对接系统承保数据理赔数据车辆数据人员数据机构数据画像数据评分数据关系数据标识索引标签数据位置数据音频数据影像数据文件数据通用组件计算引擎处理规则逻辑配置作业调度批处理引擎数据清洗数据转换数据加载配置中心语义定义流程配置路由配置信息解析信息生成文字校对自然语言处理平台管理监控预警日志管理平台报表语音识别声音识别声纹识别语音转换数据路由元数据读写路由调用链路转换引擎标准模型方言模型转换器机器视觉图像识别人脸识别文字识别工具仓库打印组件日志处理图谱展示可视化SAA权限流程管理文档模板机器学习监督式学习半监督学习无监督学习线索报告模版案件线索报告车辆线索

26、报告人员线索报告管理功能人员主数据车辆主数据重点关注模型风险关系模型人员关系模型车辆关系模型案件关系模型风险识别规则人员风险识别车辆风险识别案件风险识别评分模型人员评分模型车辆评分模型案件评分模型画像模型人员画像模型车辆画像模型案件画像模型领域组件组件层环境层词根风险主题词根保险词根通用词根理赔词根承保词根领域环境数据环境JDK8SVNAppScankettleD3.jsLinux/WinOracle/MySQL/greenplumNeo4jRedis/GemfiredockerTomcatMavenshiroHadoop通用环境MongoDB参考模型承保数据模型理赔数据模型蓝图承保蓝图理赔蓝

27、图风险库蓝图样本程序数据清洗脚本ETL调度脚本数据采集脚本页面开发配置开发校验开发权限开发风险识别规则脚本数据架构组件平台功能集风险评分画像标签关系图谱人员全景视图车辆全景视图语音比对图片比对风险案件线索报告黑灰名单车险风控平台-明镜关系数据库图数据库文档数据库承保系统询价核保保险公司事前理赔系统报案查勘定损核赔保险公司事中公估公司经侦部门保险公司事后架构设计-3/3 功能集02背景概述架构设计实操演示总结展望1245目录CONTENTS风控场景3截图展示功能关系投承保环节场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比

28、对场景B场景C客户要进行投保，保险公司通过明镜“风险评分”功能，发现该车辆风险分值达到720分公司系统调用明镜API，展示结果在公司系统中截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C通过“画像标签”功能，【发现】该车符合“多次大事故”和“频繁过户”标签公司系统调用明镜API，展示结果在公司系统中l客户要进行投保，保险公司通过调用明镜“风险评分”功能，发现该车辆风险分值达到720分投承保环节截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像

29、标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C通过“关系图谱”功能，【分析】该车辆当前车主和车辆的所属关系，了解该车辆频繁过户的具体情况保险公司人员在明镜系统中查看l客户要进行投保，保险公司通过调用明镜“风险评分”功能，发现该车辆风险分值达到720分l通过“画像标签”功能，发现该车辆符合多次大事故和频繁过户标签投承保环节截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C通过“全景视图”功能，一键获取该车辆和该关系人的全部相关信息保险公司人员在明镜系统中查看l客户要进行投保，保险公司通过调

30、用明镜“风险评分”功能，发现该车辆风险分值达到720分l通过“画像标签”功能，发现该车辆符合多次大事故和频繁过户标签l通过“关系图谱”功能，分析该车辆当前车主和车辆的所属关系，了解该车辆频繁过户的具体情况投承保环节截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C在理赔环节的各阶段，也可调用“风险评分”、“画像标签”功能【发现】风险，通过“关系图谱”、“全景视图”功能【分析】风险除此之外，还有如下场景：理赔环节截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告

31、人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C理赔环节l在理赔环节的各阶段，也可调用“风险评分”、“画像标签”功能【发现】风险，通过“关系图谱”、“全景视图”功能【分析】风险l除此之外，还有如下场景：通过“语音比对”功能，发现该案件报案语音中的声纹信息在不同车辆的案件中多次存在，符合疑似修理厂人员冒充车主报案的情况公司系统调用明镜API，展示结果在公司系统中截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C理赔环节l在理赔环节的各阶段，也可调用“风险评分”、“画像标签”功

32、能【发现】风险，通过“关系图谱”、“全景视图”功能【分析】风险l除此之外，还有如下场景：l通过“语音比对”功能，发现该案件报案语音中的声纹信息在不同车辆的案件中多次存在，符合疑似修理厂人员冒充车主报案的情况通过“图片比对”功能，发现该案件的理赔图片中，存在一图多案使用的风险公司系统调用明镜API，展示结果在公司系统中截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C事后追偿通过“风险案件”功能，定期对存量的历史案件信息进行规则筛选，找出符合特征的疑似风险案件在明镜系统中操作截图展示功能关系场景

33、A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C事后追偿将符合规则案件，通过“线索报告”功能，生成便于公估公司、经侦部门等其他单位分析和侦破案件使用的线索报告在明镜系统中操作l通过“风险案件”功能，定期对存量的历史案件信息进行规则筛选，找出符合特征的疑似风险案件截图展示功能关系场景A业务环节及描述车险风控平台明镜风险案件黑灰名单图片比对线索报告人员全景视图画像标签关系图谱车辆全景视图风险评分语音比对场景B场景C事后追偿对于各个环节涉及的高风险人、车、机构，通过“黑灰名单”功能共享给行业在明镜系统中操作l通过“风

34、险案件”功能，定期对存量的历史案件信息进行规则筛选，找出符合特征的疑似风险案件l将符合规则案件，通过“线索报告”功能，生成便于公估公司、经侦部门等其他单位分析和侦破案件使用的线索报告背景概述架构设计总结展望125目录CONTENTS实操演示4风控场景3系统实际操作演示视频实操演示04背景概述架构设计风控场景实操演示1234目录CONTENTS总结展望5在中关村“番钛客”2019金融创新大赛这一金融科技的顶级赛事中，中科软明镜系统在所有参赛的80多个项目中脱颖而出，受到业内专家和同行的一致认同，获得了第二名的好成绩。1、业内认可情况总结展望05引入更多数据源司法机关行业黑灰名单信用数据丰富功能进一步丰富和完善车险风控平台的系统功能丰富场景下一步，明镜风控能力的服务范围将由车险扩展到非车险总结展望052、下一步发展规划中国软件技术大会CHINA SOFTWARE TECHNOLOGY CONFERENCE谢谢！