日前，隨著人們的生活水平不斷提高，互聯網、理財產品等的不斷普及，詐騙方式也不斷更新，利用技術手段，設計各種場景，研析人性弱點，形成一條完整的黑色產業鏈。近十年來，我國詐騙案件每年以20-30%的速度快速增長,造成經濟損失222億元以上。因此，美國網站空間 香港網頁寄存，反欺詐大數據的需求就變得格外急迫，清洗“臟”數據，保留數據的真實性就變得格外重要。
在反欺詐大數據行業擁有多年經驗的讀脈團隊，對行業發展有著獨到的看法。團隊創始人劉忠奎先生表示：“原始數據需要合法采集、授權使用、經過交叉驗證、降噪、脫敏等清洗步驟，生成結構化數據才能被應用于反欺詐領域，否則不但不會降低欺詐風險，還可能產生或放大風險。”為了避免產生類似風險，讀脈團隊率先使用最新的區塊鏈技術結合大數據行業技術，構建一個開放式的DMChain反欺詐大數據生態群。
區塊鏈技術采用分布式的存儲方案，擁有良好的安全性及去中心化、去信任中介、可追溯、不可篡改等特征，可以使信息更透明、更真實，使數據獲得直接的清洗，更加有效。DMChain在啟動初期便提供數據清洗器、標簽畫像板、數據模型引擎等開源工具，讓用戶能夠合理、高效的使用數據，加速反欺詐大數據的開放共享進程。
首先數據通過Data Hub挖掘工具包對原始數據進行降噪、清洗，變成可使用的結構化數據;經過清洗的結構化數據，通過標簽畫像板，生成詳細的風險管理報告;再經過數據建模工具計算，得出相應的反欺詐評分，對客戶進行欺詐風險評級;之間運用AI技術應用開發出智能語音電核，進行人機結合優化風控結果;如果產生壞賬，AI智能催收機器人將自動介入進行壞賬催收，在此過程中，可采集和分析音頻數據，生成電核數據和催收數據，東莞機房托管 ，不斷優化話術和催收模型，識別欺詐行為。
讀脈團隊利用多年的行業資源積累，引入了業內知名的數據服務商、技術服務商、產品和服務使用方，并歡迎更多的公司、機構、開發者進駐，開發者可發布開源工具到DMChain上，使用者可通過開源工具對其數據進行處理加工，得到精確的數據分析計算結果。
DMChain反欺詐大數據生態群以合法合規的商業落地應用為基礎，消除交易各方信息不對稱等因素，降低行業欺詐風險。使海量數據和反欺詐大數據技術共生共存的生態群中，通過開發者、使用者、開源工具和數據流的各方結合，令數據結果更加真實、生態更加完整，從而促使整個大數據行業發展更為健康。
