让 AI Agent 接管你的风控运营
从数据监控到规则上线，RiskPilot 将数小时的人工流程压缩到几分钟。支持本地部署，模型自由选择。
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传统风控运营依赖人工巡检、手写规则、逐表排查，一轮下来往往要数小时甚至数天。RiskPilot 用 AI Agent 自动完成从数据监控到规则生成的全流程，单次扫描仅需约 $3。
RiskPilot 不是一个工具面板，它是一个能自主完成风控运营全流程的 AI Agent。
Agent 定时扫描设备表、行为表、IP 风险表、Token 消耗表，自动发现异常模式，无需人工盯盘。
Agent 自动关联多张数据表，通过多轮 SQL 查询验证假设，定位风险集群。传统做法需要风控工程师手动写 SQL 逐表排查。
发现问题后，Agent 直接生成可上线的风控规则，并预估规则命中率和影响范围。人工只需审批，不需要从零编写。
每天自动生成一份可读性极高的风控简报，包含异常趋势、节省金额、优化建议。不再需要手动扒日志写报告。
RiskPilot 不绑定任何 LLM 厂商。你可以使用 OpenAI、Anthropic、Google，也可以选择 DeepSeek、Qwen、LLaMA 等开源模型本地部署。数据不出你的服务器。
系统不绑定任何模型，完全由你选择和配置。通过统一的模型路由层，支持热切换和任务级路由。
对隐私要求高？使用 vLLM / Ollama 部署开源模型，所有数据和推理都在你自己的服务器上完成。
一套代码，同时支持云端 SaaS 和 Docker Compose 私有化部署，按需选择。
Token 盗刷、免费额度滥用、内容工厂、越狱攻击——AI 应用特有的风控场景，RiskPilot 原生支持。
直播打赏欺诈、虚拟礼物薅羊毛、批量养号——Agent 自动发现异常行为集群并生成拦截规则。
外挂检测、工作室批量刷金、账号交易风控——通过设备指纹和行为分析自动识别异常模式。
黄牛抢购、虚假注册薅优惠、退款欺诈——Agent 交叉分析订单、设备、IP 数据，实时生成防控策略。
RiskPilot 不采集底层数据，只专注分析。业务系统通过 API 查询风控决策，实现无感接入。
注册、登录、身份核验、反机器人筛查
虚拟礼物、打赏、薅羊毛防控
订单核验、退款欺诈、支付风险评分
假设生成、多轮 SQL 验证、威胁集群发现、自动规则提案
热加载检测规则，由巡检结果自动生成
攻击模式画像、集群分析、置信度评分
实时告警、分诊面板、LLM 生成报告
Token 成本异常、滥用检测、会话行为追踪
地理定位、ASN、代理/VPN/TOR、机房检测
MaxMind / 阿里云 / 三方环境风险、模拟器、Root、篡改信号
SDK / Fingerprint Pro点击模式、会话频率、行为标签
App 自行采集Token 消耗、成本、会话元数据、导出日志
LLM 网关 / 应用日志| 对比维度 | 传统人工运营 | RiskPilot AI Agent |
|---|---|---|
| 巡检频率 | 依赖人工排班，通常每天 1-2 次 | Agent 24/7 自动巡检，分钟级响应 |
| 规则编写 | 工程师手写规则，耗时数小时 | Agent 自动生成规则，人工只需审批 |
| 多表关联分析 | 手动写 SQL，逐表排查 | Agent 自动交叉查询，多轮验证假设 |
| 单次运营成本 | 数小时人力成本 | 约 $3（LLM 推理费用） |
| 隐私保护 | 往往需要读取用户内容 | 零内容接触，仅基于元数据分析 |
从数据监控到规则上线，RiskPilot 将数小时的人工流程压缩到几分钟。支持本地部署，模型自由选择。
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