網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控鎖定,為什么電商公司一定要建立黑名單的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控鎖定的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(www.mxllmx.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!
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pos機(jī)風(fēng)控鎖定
風(fēng)控系統(tǒng) 案例
乘客不僅能給滴滴司機(jī)評(píng)分，滴滴司機(jī)也能給乘客評(píng)分，分?jǐn)?shù)低的不只是不能上清華，也有可能上不了滴滴車；
同樣，在金融行業(yè)，銀行也可以拒絕信貸差出天際的用戶；淘寶賣家也有拉黑買家的權(quán)利和行動(dòng)力。
力都是雙向的，即使客戶就是上帝。
下面，我以交易類APP為例，簡(jiǎn)單介紹一下黑名單的數(shù)據(jù)梳理。
一般交易公司的客服部、會(huì)員部或者風(fēng)控部會(huì)有全套的黑名單、白名單、紅名單的管理，大家可以根據(jù)顏色來(lái)猜猜各自名單的功能哈~ 但是作為數(shù)據(jù)分析師，很有必要幫他們整理出來(lái)一整套邏輯規(guī)則，分門別類的展示不同類型的作弊用戶，然后根據(jù)已知的作弊用戶去建模預(yù)測(cè)現(xiàn)有用戶中哪些人會(huì)更容易成為黑名單，可以發(fā)展成一個(gè)灰名單交給風(fēng)控去做事前預(yù)防。
首先，你要清楚的知道貴公司交易漏洞在哪里，說(shuō)白了就是了解你的APP，你的交易流程，你的會(huì)員權(quán)益等。
最有可能出現(xiàn)漏洞的無(wú)非就是兩個(gè)地方：一是消費(fèi)時(shí)抵現(xiàn)：優(yōu)惠券、現(xiàn)金券、京豆等類似能抵沖應(yīng)付金額的地方；二是任務(wù)類權(quán)益獲得：做任務(wù)贏金幣、填寫生日得生日券、購(gòu)物得京豆等。
如我上篇文章提到的長(zhǎng)期連續(xù)簽到獲得金幣可以直接抵現(xiàn)。這就是一個(gè)漏洞。我們來(lái)想象一下，幾乎不可能有人一年365天風(fēng)雨無(wú)阻的在網(wǎng)站上簽到，即使類似蜜芽這樣的APP每天在十點(diǎn)的時(shí)候提醒我去簽到，臣妾都辦不到啊。這幾乎是一個(gè)小概率事件呀~所以，能長(zhǎng)時(shí)間不間斷的簽到的用戶，在我看來(lái)，都有問(wèn)題。得查！
再比如，優(yōu)惠券套單用戶。優(yōu)惠券是公司的成本，是運(yùn)營(yíng)部的成本，如果只是從優(yōu)惠券的發(fā)放和使用上來(lái)看ROI，那只是基礎(chǔ)的運(yùn)營(yíng)分析師。作為數(shù)據(jù)部或者風(fēng)控部要從數(shù)據(jù)角度判斷優(yōu)惠券是否被“正當(dāng)”的使用了。
券被誰(shuí)“不正當(dāng)”的使用了？需要數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)一起確定下“不正當(dāng)用戶”，進(jìn)行場(chǎng)景梳理。比如：黃牛、惡意注冊(cè)賬號(hào)的、多賬號(hào)套單、惡意刷積分的等。
其次，根據(jù)漏洞場(chǎng)景，羅列數(shù)據(jù)指標(biāo)
假設(shè)，你已經(jīng)羅列了五條漏洞場(chǎng)景，比如黃牛、套號(hào)、套券、套單、套馬桿等，接下來(lái)要做的就是量化。把這些漏洞行為根據(jù)指標(biāo)量化出來(lái)。
采用維度和指標(biāo)兩個(gè)概念來(lái)說(shuō)，維度就是你的漏洞場(chǎng)景，指標(biāo)就是定量漏洞場(chǎng)景的行為。
指標(biāo)的挑選同樣也是基于你對(duì)業(yè)務(wù)和漏洞規(guī)則的了解。指標(biāo)挑選不好很有可能會(huì)錯(cuò)判、漏判。
讓我想起來(lái)那句話，糊涂官亂判糊涂案啊。
舉一個(gè)例子，黃牛用戶的甄別。
好多電商公司在一開始并不重視黃牛用戶的打壓，就像醫(yī)院也并不會(huì)全力打壓票販子一樣。因?yàn)樽鳛橘u家總是覺得把商品賣給誰(shuí)不是賣呢，反正我是拿商品換了錢，放到了我的荷包里。
其實(shí)不是的。對(duì)吧。尤其是像我們做高端潮流服飾，好多服飾都是限購(gòu)限量的，如果每次都被黃牛搶去了限購(gòu)碼，那意味著我們就失去了一位真實(shí)客戶接近我們的機(jī)會(huì)。慢慢地你會(huì)發(fā)現(xiàn)，每次開限購(gòu)會(huì)，來(lái)的都是熟面孔，你開限購(gòu)會(huì)還有多大意義呢？
就好比一根室溫存放的黃瓜，來(lái)了一個(gè)霉菌，你沒(méi)管，霉菌又生了一堆霉菌，你還沒(méi)管，最后黃瓜被霉菌吞噬了。。。
所以基于這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，我們就能找到幾個(gè)重要的指標(biāo)：獲得限購(gòu)碼的個(gè)數(shù)、參與限購(gòu)次數(shù)。
然后，豐富你的評(píng)判指標(biāo)集
不可能一次做完美。不可能一次就把評(píng)判黑名單用戶的指標(biāo)羅列完。有種分析方法叫關(guān)鍵指標(biāo)法，就是通過(guò)關(guān)鍵指標(biāo)，順藤摸瓜，把關(guān)聯(lián)的指標(biāo)找到，從而豐富指標(biāo)體系。
如何順藤摸瓜呢？那就從關(guān)鍵指標(biāo)入手，先找十幾個(gè)個(gè)案看一下點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，看看還有沒(méi)有其他共性指標(biāo)。
個(gè)案研究，關(guān)注我們公眾號(hào)的用戶肯定都熟悉。個(gè)案的研究是為了找到更全面的、更深層次用戶特性，找到定量研究所找不到的特性。
比如，機(jī)器簽到作弊的用戶，在有簽到行為的日子里，訪問(wèn)PV在0值附近徘徊，更別提能連續(xù)簽到365天了。我就想知道，你是怎么做到入室盜竊還不留腳印的~
那么好了，有了一系列的指標(biāo)和判斷規(guī)則，你就有了一份離線的黑名單表。
說(shuō)再多都是事后諸葛亮。最重要的還是預(yù)防用戶成為黑名單榜中榜。誰(shuí)也不會(huì)傻到家里進(jìn)了一百個(gè)賊之后，還不安裝報(bào)警器的呀。
怎么去做預(yù)防呢？
1.技術(shù)建模，預(yù)測(cè)灰名單。灰名單就是有可能成為黑名單的用戶。有了灰名單，可以讓風(fēng)控、客服部做嚴(yán)密盯梢，一旦有苗頭，就采用鎖死訂單、現(xiàn)場(chǎng)盤問(wèn)的。而實(shí)際上是不可能的。
2.業(yè)務(wù)手段去做干預(yù)。如果用戶連續(xù)來(lái)簽到，那么某一天提示賬戶異常、網(wǎng)絡(luò)異常、金幣領(lǐng)完等提示，讓用戶進(jìn)了家門吃不到不挺好的。
最后，網(wǎng)上好多說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，有一點(diǎn)我覺得很對(duì)，分析是為了看清你要如何建立挖掘模型。所有公司的數(shù)據(jù)挖掘師都需要業(yè)務(wù)或者分析師給出來(lái)一定的規(guī)則或指標(biāo)。比如說(shuō)黑名單用戶，如果不是數(shù)據(jù)分析師先根據(jù)無(wú)數(shù)個(gè)個(gè)體的表現(xiàn)形式，建立一套初級(jí)的作弊規(guī)則，數(shù)據(jù)挖掘師壓根不知道怎么開始hello world！
以上就是關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控鎖定,為什么電商公司一定要建立黑名單的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)風(fēng)控鎖定的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！
