About
Service
Lesson
Dynamic
Recruitment

歡迎登錄上海銳濱企業(yè)管理有限公司官網!藍微

标題摘要内容
Home
Contact
最新動(dòng)态
羊毛黨瑟瑟發抖!強大的大數據風控
來源: | 作者:銳濱商(shāng)調 | 發布時間: 2019-05-08 | 908 次浏覽 | 分享到:
在互聯網金融風生水起的當下(xià),P熱明2P行業(yè)内流行着一群俗稱“羊毛黨”。他們用實際行動(dòng)“風雪薅羊毛”,領取甚至搶奪各大互聯網平台上的返利、返現和(hé)優惠券,吃湖在(chī)到了如(rú)今互聯網福利江湖中(zhōng)最大的那塊蛋糕。朋農

在互聯網金融風生水起的當下(xià),P2P行業(yè)身中内流行着一群俗稱“羊毛黨”。他們用實際行動(dòng)“薅羊毛”,草女領取甚至搶奪各大互聯網平台上的返利、返現和(h分作é)優惠券,吃(chī)到了如(rú)今互聯網福利江湖中(zhōng)最大的那塊蛋錢很糕。



正常的投資(zī)人在投資(zī)時享受一些平台的羊毛福利無可(kě)非議。土亮但是專業(yè)的羊毛團隊對平台造成的危害舊又卻不可(kě)估量,在一定程度上構成了金融欺詐。金融欺詐已經成為了行業(yè)健康發展不可一冷(kě)忽視的風險。



亦友亦敵,網貸平台與羊毛黨剪不斷理還亂



網貸平台與“羊毛黨”之間存在的一種又愛又恨的矛盾關(guān)系。事理


對于平台來說,“羊毛黨”的出現,一方面快速提升注冊人數和(hé)交易量的行為,可(kě)以推銀新動(dòng)平台快速發展,使平台運營數據取得了一定的增長。同時,也擁有了融資(zī)的資(zī)本,讓企業(yè)可(kě)能迎來虛志我假繁榮。因此,網貸平台在運營初期往往僥幸地希望獲得“羊車地毛黨”的垂青,以博取用戶量及訂單數的快速提升。



另一方面,“羊毛黨”所帶來的卻僅僅是短(duǎn)作黑期欺詐式的繁榮。紅利期一過,“羊毛黨”無利可(kě)圖便紛紛撤離(lí),轉戰下(妹地xià)一個(gè)紅利站(zhàn)點,“羊毛黨”不但帶走了大批可(kě)觀的流量,更是卷走了平台用于貼補討愛的大量資(zī)金。


據悉,去年有不少(shǎo)于100家P2P公麗謝司遭到羊毛黨攻擊,損失慘重,光是深圳、浙江兩地就有購短20多家跑路(lù)。“羊毛黨”的出現是互聯網金吃水融發展漏洞的産物,同時也是一種畸形的黑色幽默。


2019年1月(yuè)20日淩晨,拼多多出現大羊毛綠事,任意賬戶可(kě)以領百元無門檻券,這務司個(gè)券可(kě)以在拼多多全場抵扣使用。該漏洞一直持續到上午十火下點左右才被堵上,不少(shǎo)網民用百元券充值的話費和(hé)Q币已麗員到賬。業(yè)内人士估計,此次漏洞,拼多多損失可(kě)能超銀金過千萬。


拼多多這次漏洞明顯是風控能力不足導緻。


如(rú)果按照正常的活動(dòng)流笑月程,百元券需要設立領取門檻,結合設備指紋、登陸IP、賬号等級等,給定一個(放謝gè)領取概率,以此來避免羊毛黨利用虛拟設備來批量囤積優惠券。



傳統型金融反欺詐手段!



那麼,怎麼抵制羊毛黨的金融詐騙,我們從傳統的方式看。員行



傳統的金融反欺詐一般有三種模式:“黑白名單”、基于規則的防範機制和(hé)利用内部數據亮花進行建模分析防控風險等方法。


作為基本的防範措施,黑白名單這種反欺詐模式存在一定的滞後性,在沒有平台用戶全數據的整合分析下(xià)(音跳用戶行為、交易和(hé)資(zī)金數據、以及用戶個(gè)人見白信息),真實用戶被誤殺的概率會很大。


基于規則的防範機制也是金融企業(yè)的常用應對措施,這些平台會通(tōng)過設置一些活動(dòng)的暗照隐形規則、投資(zī)門檻和(hé)活動(dòng)陷阱,盡最大努力去拉長羊毛黨投資(zī)資(zī)金在平台上的周期時劇校間,降低薅羊毛的整體收益,但期間往往會出現規則設置僵化等問(wèn)題。


基于用戶數據的反欺詐模式中(zhōng),國内的反欺詐服務商(shāng)大多以數據驗證和(hé)交時你叉比對為主,但無法深入用戶内部生産環境,由此也無法在規則優化,模型訓練,欺詐确認等方面行可門成閉環,對用戶風險的預判容易出現偏頗。另外一些平台會把數據資(zī)産當作自己什房的隐私,不希望平台的核心數據脫離(lí)平台本身,于是在打擊反欺詐團學制夥時導緻很多第三方監控産品能獲取的用戶數據海開極少(shǎo),監控效果往往不理想。


由此來看,傳統的金融反欺詐模式隻能實現一定程度的“未雨綢缪”,并不能很好的和廠解決風險大數據的缺失、或因共享不足等構築反欺詐“防護網”的技腦核心難點。



大數據反欺詐模型讓羊毛黨無所遁形!



随着互聯網金融的迅猛發展,金融欺詐的風險也越來越高,然而傳統的人信金融反欺詐卻并不能有效抵抗這種金融風險,大數據金融反欺詐走上曆史舞台,并為整個(gè)未來新金融的術船發展保駕護航。



更高的輸入數量和(hé)質量:傳統金融反欺詐模式的數據往往在多樣性、實時性、完整性、準确性和(hé)真實慢說性上存在比較大的問(wèn)題,而大數據可年但(kě)以通(tōng)過全行業(yè)無差别服務的資(zī)源積累,為日火金融反欺詐前期的信息驗真提供更多和(hé)更高時你質量的數據。


更精準的欺詐模型:評判反欺詐服務質量好壞的關(guān)鍵一環便是模型的準用放确度,目前大數據反欺詐平台的一大作用就是幫助企業(yè)優化海日自己的欺詐模型,為金融企業(yè)的借貸行為及産品決策提供更精準的建議。


更人性化的服務内容:在大數據的加持下(xià),金融反欺詐領域的服務更我厭顯人性化,在保證正常用戶體驗的前提下(xià),将職業(yè)羊毛黨及一些其關下它金融欺詐行為拒之門外。


嚴監管環境下(xià),羊毛黨即将風光不再!銳濱商(shāng)調——大數據風控反欺詐引航者,建立精準購知風控模型,提升金融機構企業(yè)的風控能力,減少(s西下hǎo)資(zī)金與品牌損失!


文(wén)章來源:财世彙、圖文(wén)來源于網絡,如(rú)有侵權,請聯系删除。

更多動(dòng)态+