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外卖刷单用户与商户要注意了!大数据风控来了!

木马童年 2018-8-13 06:00 15 0

近年来,企业在拥抱互联网、拥抱云的过程中,普遍面临着愈演愈烈的欺诈威胁。据了解,目前中国网络欺诈损失占GDP比例多达0.63%,约4000多亿人民币。而大数据的兴起与应用,为企业反欺诈提供了一条切实可行的道路,大 ...

外卖刷单用户与商户要注意了!大数据风控来了!

近年来,企业在拥抱互联网、拥抱云的过程中,普遍面临着愈演愈烈的欺诈威胁。据了解,目前中国网络欺诈损失占GDP比例多达0.63%,约4000多亿人民币。而大数据的兴起与应用,为企业反欺诈提供了一条切实可行的道路,大数据风控随之诞生。

1月27日,由DataFun、数据猿主办,星河空间联合主办的《算法架构系列活动—AI在反欺诈中的应用实践》在创E+举办。本期活动将话题聚焦在用户反作弊和反欺诈上,邀请了百度外卖风控专家,以及数美联合创始人兼CTO分享了各自的探索与实践。

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百度外卖风控中心资深工程师谭星

近几年,随着外卖O2O的火热,刷单已经从模拟器、刷机、群控时代发展到云众包即团伙刷单时代,外卖刷单背后隐藏着一条地下黑色产业链。据测算,黑产从业人数超过150万人,掌握了数十亿的账号,市场规模高达千亿级别。如何对这种风险进行识别及防控?针对这个问题,百度外卖风控中心资深工程师谭星以《外卖业务中的用户风控实践》为主题进行了精彩的分享。

他指出,要识别这种风险,首先是要制定用户共现规则,利用用户共现矩阵发现关联程度较高的用户来发现刷单的用户团伙;其次,要借鉴PageRank的思想,从共现矩阵中的种子用户出发,将种子用户的作弊得分传播给网络中的其他用户,得出团伙的作弊得分。

除此之外,谭星还结合自己的工作经验与大家分享了他的感悟。他指出,目前大多数公司的风控工作还处于起步阶段,很多公司的风控部门人少或者没有专门的风控部门,风控人员要做的事情也很杂乱,工作没有明确的责任边界,同时,他们的工作也不被业务部门所理解。针对这种情况,他提出了三点建议:首先要建立完善的风控体系,其次是风控部门要避免成为业务部门的附庸,最后要平衡风控与业务的收益。

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百度外卖资深研发工程师刘梦宇

在外卖业务中,除了存在用户刷单的行为,也存在各大商户利用刷单套取平台补贴、损害平台利益的行为。针对这种风险,百度外卖的资深研发工程师刘梦宇为大家带来了以《商户风险控制的形态与策略》为主题的分享。

他指出,目前商户风控困难重重。这首先表现在商户刷单中的利益链角色多、关系复杂;其次是他们的作案设备专业化、技术化;同时线下取证难,调查周期长,异常刷单行为接近正常行为。那么该如何防范呢?刘梦宇提出了两个策略:首先是要充分理解业务风险,结合不同的业务角色,挖掘多方证据维度;其次要以大数据为基础,机器学习模型为依据的规范化的解决方案。

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数美科技联合创始人兼CTO梁堃

随着黑产技术水平与专业程度的不断提高,企业面临着越来越大的风控挑战。同时大部分企业都存在着缺乏全局的风险数据支撑、专业的反欺诈人才团队的不足等问题。这种情况下,构建一个立体的防御体系就显得尤为重要。活动上,数美科技联合创始人兼CTO梁堃为大家带来了《人工智能在反欺诈中的实践—构建立体防御体系》的主题分享。

他从布控、数据、策略三个方面为大家分享了数美科技在反欺诈方面的立体防御体系。在布控方面,他指出,要从启动到注册到登录再到业务行为四个环节布控;在数据方面,基于数美构建的核心画像数据,打通多个场景的数据,同时从多行业联防联控,共同高效对抗黑产;。在策略方面,他提出“启动为注册、登陆、营销提供特征,注册为内容提供特征,内容为注册提供特征”的多层、多维度策略体系。

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