dOps 是一款企业级风控管理解决方案，将传统的风控规则与先进的机器学习相结合，可用于实时生产环境，能够实现端到端风控运营全流程整合。借助dOps，风险团队可创建和管理复杂特征、制定即时可用的规则并进行可视化的案件管理，从而识别业务风险并快速控制。


dCube 针对以下几方面提供高级功能：
数据验证与整合：数据科学家可以加快反欺诈模型的开发速度，并通过提前确保数据质量来提高精确度。用户上传数据并完成字段映射后，dCube 会自动分析其质量并标识潜在问题，同时系统会无缝地整合来自多个数据源的数据。
 
特征构建与模型开发：得益于我们极其成熟、先进的全新反欺诈功能和自动模型构建功能，数据科学家可以通过全自动化方式设计自定义功能，继而获得最佳的模型性能。
 
模型验证与部署：反欺诈与数据科学团队可以查看检测结果、对比模型、提升性能，并进行产品部署，以获得更高的操作效率。
 
决策模型和工作流程：欺诈管理者和策略制定者可以建立先进的决策模型和工作流程，并凭借机器学习模型和规则引擎整合和收集第三方信号和检测结果，制定出明智的专项决策和行动计划。 
 
案例管理：反欺诈团队可以高效地查看案例，对相关账户的欺诈团伙采取大量的行动，并设定自动决策规则，将查看速度提高几个数量级。该团队还可以通过完整的审核线索查看账户的历史活动，包括谁采取了行动以及行动背后的原因。
 
高级分析：反欺诈与风险团队可以分析欺诈攻击中的事件，提供可操作性的见解以及精准率和召回率分析。该团队还可以利用具体的检测原因代码调查复杂的案例，并查看所有账户中的相关活动。
 
当下，欺诈者日益精进其自身技术，并发起更为复杂且有组织的攻击，因此，反欺诈与风险团队面临着严峻的挑战。巨大的商业压力要求该团队能够做出快速、实时的响应，并在不损害用户体验的情况下减轻网络威胁。同时，他们也必须应对逐渐增长的运营成本以及日益严苛的监管审查和合规要求等现实问题。
 
dCube 提供的综合解决方案可以满足当代反欺诈团队和数据科学家的需要。他们可以利用 AI 技术的优势，交替使用有监督机器学习和无监督机器学习技术，进而提供无缝的用户体验。