产品详细介绍

Coris AI 是一款以 AI 为核心驱动的风险管理平台，专注于商户审核、持续监控和支付风控。平台将外部数据、内部历史记录与专有模型统一整合，为支付机构、金融科技公司和各类平台型企业提供端到端的智能风控能力。

  1. 集中化商户洞察与风险视图
    Coris AI 将所有与商户相关的关键信号集中在一个平台中，包括：
  • 外部数据源与公开信息（网站、注册信息、舆情等）
  • 内部交易与行为历史
  • 欺诈评分与合规信号
    通过统一视图，风控团队可以更有信心地进行商户准入审核、授信决策以及后续风险再评估。
  1. 一体化商户审核与监控工作流
    平台支持从商户准入、持续监控到调查处置的完整工作流：
  • 商户审核（Underwriting）：根据规则与模型自动评估商户风险，支持低风险自动通过、边缘案例转人工
  • 持续监控（Monitoring）：对存量商户进行周期性或实时风险复查，及时发现异常行为
  • 案件调查（Investigations）：将可疑商户或交易集中为案件，支持多维度分析与协同处理
    所有流程都在同一平台中配置和运行，减少系统割裂和信息孤岛。
  1. 实时支付监控与多层级反欺诈
    Coris AI 支持对卡支付和 ACH 支付进行实时监控，不仅依赖付款方数据，还结合商户与交易信号进行多维度分析：
  • 识别交易异常模式、欺诈行为和潜在违规
  • 在资金划转前进行拦截或限制，降低损失
  • 同时覆盖商户层欺诈和单笔交易层欺诈，实现多层防护
    通过实时监控和智能决策，帮助机构在扩大交易规模的同时控制风险敞口。
  1. AI 助手：加速分析与决策
    平台内置 AI 助手，可通过自然语言与风控数据交互：
  • 自动调研商户背景，汇总外部与内部信息
  • 解释数据中的异常模式和风险信号
  • 对案件进行自动摘要，帮助分析师在数分钟内完成原本需要数小时的审查
    AI 助手降低了分析门槛，让团队更专注于关键判断而非重复性信息整理。
  1. AI 代理：自动执行风控策略
    除了辅助分析，Coris AI 还提供可配置的 AI 代理（Agents），用于自动执行标准化风控流程：
  • 根据预设规则和模型自动决策告警（通过、拒绝、升级人工）
  • 在检测到风险时自动暂停商户结算或延迟付款
  • 处理常规、低复杂度案件并生成完整审计记录
    通过自动化执行风控剧本，平台显著减少人工审核量，提高处理效率并降低运营成本。
  1. 灵活集成与统一规则管理
    Coris AI 可与现有支付系统、CRM、客服平台等工具无缝连接：
  • 在一个系统中设计和管理风控规则
  • 统一路由告警并分配给合适的团队或 AI 代理
  • 在同一界面完成告警处理、备注记录和结果回写
    这种集中式管理方式有助于减少误报、提升协同效率，并在第一年内实现可观的投资回报。
  1. 业务增长与风险控制的平衡
    通过 AI 驱动的自动决策，Coris AI 帮助机构：
  • 自动批准低风险商户，加快入驻和放量速度
  • 将真正复杂或高风险案例交由资深分析师处理
  • 持续监控存量商户，仅将最重要的账户和告警推送给团队
    在降低欺诈和合规风险的同时，支持业务安全扩张。

简单使用教程

以下为基于典型使用场景的简要上手步骤，可根据实际系统界面进行调整：

  1. 初始接入与数据配置
  • 步骤 1：创建机构账号并完成基础信息配置（公司信息、团队成员、权限角色等）。
  • 步骤 2：通过 API 或内置连接器，将支付系统、商户管理系统、CRM、客服平台等与 Coris AI 进行集成。
  • 步骤 3：导入或同步历史商户与交易数据，为模型和规则提供基础样本。
  1. 搭建商户审核与监控工作流
  • 步骤 1：在平台中创建“商户审核”流程，配置准入标准（行业、地区、历史记录、外部信号等）。
  • 步骤 2：设置自动决策逻辑，例如：低风险商户自动通过，中风险商户转人工，高风险商户自动拒绝或加严审核。
  • 步骤 3：配置“持续监控”规则，如交易量突增、退款率异常、投诉激增等触发再评估或告警。
  1. 配置实时支付监控与告警
  • 步骤 1：在支付监控模块中接入卡支付和 ACH 交易数据流。
  • 步骤 2：定义风险规则和模型阈值，例如：异常金额、频率、地域、设备指纹等。
  • 步骤 3：设置告警路由策略，将不同风险等级的告警分配给指定团队或 AI 代理处理。
  • 步骤 4：开启实时监控，验证告警数量与准确率，并根据结果迭代规则。
  1. 使用 AI 助手进行分析与调研
  • 步骤 1：在案件或商户详情页中打开 AI 助手。
  • 步骤 2：通过自然语言提问，例如“总结该商户的主要风险点”“解释最近 30 天交易异常的原因”。
  • 步骤 3：查看 AI 生成的商户调研报告、风险摘要或数据解释，并在需要时补充人工备注。
  • 步骤 4：将 AI 输出作为决策参考，结合内部政策做最终判断。
  1. 启用 AI 代理自动执行风控剧本
  • 步骤 1：梳理现有标准化风控流程，如：低金额欺诈告警处理、重复小额测试交易拦截等。
  • 步骤 2：在平台中为每类流程创建对应的 AI 代理，配置触发条件和可执行动作（决策告警、暂停结算、升级人工等）。
  • 步骤 3：先以“建议模式”运行 AI 代理，仅给出建议不直接执行，以观察准确率和业务影响。
  • 步骤 4：在验证效果后切换为“自动执行模式”，让 AI 代理端到端处理常规案件，并保留完整审计记录。
  1. 持续优化与效果评估
  • 步骤 1：定期查看平台提供的关键指标，如人工审核量变化、误报率、欺诈损失率、处理时长等。
  • 步骤 2：根据指标表现调整规则阈值、模型策略和 AI 代理权限。
  • 步骤 3：与业务、合规和客服团队协同，确保风控策略既满足监管要求，又兼顾用户体验和业务增长。