起點課堂會員權益
職業(yè)體系課特權
線下行業(yè)大會特權
個人IP打造特權
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導直播
12場專業(yè)技能直播
會員專屬社群
榮耀標識電商風控入門：我們到底在“防”什么？不只是薅羊毛！
電商風控是一場無聲的戰(zhàn)爭，凌晨3點的價格警報只是冰山一角。從營銷活動的真假拉新到價格漏洞的秒級攻防，再到黃牛占庫存的博弈，風控人員每天都在用戶體驗與資產(chǎn)安全之間走鋼絲。本文將深入剖析風控系統(tǒng)的三大主戰(zhàn)場，揭示那些看似簡單的訂單背后不為人知的攻防暗戰(zhàn)。
凌晨3點，警報響起，某商品的線上價格低的出奇，此時此刻仍在不斷被轉發(fā)搶購。我深知，在網(wǎng)絡的另一端，無數(shù)“擼貨”群正因此沸騰，而我必須在他們徹底搬空庫存之前，做出最快、最準的管控決定。這是永不停歇的貓鼠游戲，一個看似普通的訂單背后，隱藏著一條正在被‘擼’禿的促銷規(guī)則，這就是電商風控人面對的日常。
風險管控，體現(xiàn)在電商活動的每個環(huán)節(jié)。電商風控人必須小心再小心，謹慎再謹慎，思索又思索。圍繞一個商品的交易、價格、營銷、內(nèi)容、售后等各個場景可能出現(xiàn)的風險點，制定出合理的風險管理方案。
在外界的人看來，我們可能天天在與薅羊毛用戶斡旋。但事實上，那只是冰山一角。電商風控是一場在用戶體驗和資產(chǎn)安全之間走鋼絲的永恒戰(zhàn)爭。
一、風控的核心價值：在安全與體驗之間平衡
如果只能用一個詞定義風控的核心價值，那便是——平衡。風控太嚴，誤殺好用戶，訂單流失；風控太松，黑產(chǎn)橫行，平臺虧損。電商風控的核心是平衡，在安全和用戶體驗之間找到“黃金平衡點”。這絕非一個簡單的事情，而是貫穿風控工作始終的核心哲學。 無論是工作還是生活，隨處可見風控的重要性。將風控意識作用于自身，作用于細節(jié)，像潛心修煉內(nèi)功，并非易事。
為什么平衡如此重要？
從業(yè)務視角看
在電商平臺的每一次交易背后，都有一雙“看不見的眼睛”——風控模型。它無聲地掃描著每一筆訂單、每一個用戶行為，試圖從海量數(shù)據(jù)中精準識別出那些隱藏在正常交易中的惡意企圖。
理想的風控，應當像一位經(jīng)驗老到的守門人：既能夠果斷攔下危險的“攻擊者”，又懂得為每一位誠實的用戶暢通放行。這要求模型具備極高的準確性——不僅要最大限度地攔截黑產(chǎn)用戶，更要確保正常用戶流暢無阻。
然而，一旦判斷出現(xiàn)偏差，“誤殺”便隨之而來。
想象一下：你精心選好了商品，填好了地址，卻在點擊“提交訂單”的瞬間，屏幕上彈出一條冰冷的提示——“交易失敗”；或者滿心期待地點進一個促銷活動，卻發(fā)現(xiàn)自己被莫名排除在外……這種突如其來的阻斷，不僅破壞了用戶體驗，更可能徹底摧毀用戶對平臺的信任，引發(fā)用戶的客訴。
數(shù)據(jù)顯示，一次糟糕的風控體驗會導致用戶流失率上升30%以上。這意味著，每三次誤攔截，就可能永遠失去一位真實用戶。另一方面，風控的缺失也同樣危險——每一次成功的惡意攻擊，都在直接吞噬平臺的利潤，傷害商家的利益，破壞市場的公平。
真正的風控藝術，不在于極致的嚴格或極致的寬松，而在于找到那個微妙的平衡點：既能堅實守護平臺安全，又能溫柔包容真實用戶。只有這樣，業(yè)務才能在安全與體驗的雙重保障下，實現(xiàn)健康而可持續(xù)的增長。
從技術視角看
在技術層面，追求平衡絕非簡單地堆砌規(guī)則、提高閾值，而是要構建一個能夠不斷演進的智能風控生態(tài)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)必須是實時的、動態(tài)的、彈性的，且具備持續(xù)學習的能力。因為你的對手——黑產(chǎn)團伙——從未停止進化。他們的攻擊手法、工具鏈甚至組織模式，都在以天甚至小時為單位迭代更新。
一個只會機械執(zhí)行規(guī)則的系統(tǒng)，就像一座中世紀城堡的城墻：雖然堅固，但一旦被新的“攻城錘”攻破，整個防線就會徹底崩潰。
舉例來說：
假設某平臺設置了一條簡單規(guī)則：“同一IP地址在1分鐘內(nèi)下單超過5次，自動觸發(fā)攔截?！痹诘谝惶?，這可能成功阻擋了一批初級腳本小子。但第二天，黑產(chǎn)就會調(diào)整策略，采用“IP池”輪換技術，讓每個IP只下單4次然后切換。此時，那條靜態(tài)規(guī)則就瞬間失效了。
而一個動態(tài)的智能系統(tǒng)會怎么做？
它不會依賴任何單一特征。而是會構建一個多維的用戶行為基線（Behavioral Baseline）：
它可能發(fā)現(xiàn)，雖然IP地址在變，但這些訂單都來自同一臺被篡改的移動設備（通過設備指紋識別）；
或者這些訂單的瀏覽路徑異常相似：從點擊到下單僅用時2秒，遠快于正常用戶的決策時間；
又或者，這些訂單的收貨地址雖然不同，但都指向了某個著名的“擼貨”中轉倉庫。
系統(tǒng)會像一位老練的偵探，將這些細微的線索（特征）動態(tài)地組合起來，實時計算出一個綜合風險分。當風險分超過閾值時，它不會粗暴地攔截，而是可能會觸發(fā)一個挑戰(zhàn)強度與風險等級相匹配的驗證機制（如滑動驗證碼、二次短信確認等）——對正常用戶幾乎無感，對黑產(chǎn)則成本陡增。
這就是技術視角下的平衡藝術。它意味著你的系統(tǒng)必須擁有“呼吸”般的節(jié)奏，能夠根據(jù)實時威脅情報自動收緊或放寬策略。它需要利用機器學習模型，從海量數(shù)據(jù)中不斷發(fā)現(xiàn)新的攻擊模式，自動更新特征工程和決策邏輯。
最終，一個優(yōu)秀的風控系統(tǒng)追求的，不是100%的攔截率，而是在精準識別與無感體驗之間找到那個最佳平衡點。它讓黑產(chǎn)的攻擊成本變得無法承受，同時讓正常用戶感受不到它的存在——而這，正是風控技術的最高境界。
從產(chǎn)品視角看
如果說業(yè)務視角提出命題和約束條件，那么產(chǎn)品視角將負責解題和交付答案。業(yè)務關注活動的利潤、新客增長的指標，產(chǎn)品需要在其規(guī)劃的活動背景下，完整地思考每一個流程，其中可能存在的風險點，在盡量保障業(yè)務目標的情況下做好風險方案的設計。
從產(chǎn)品視角看，風控絕非一個后臺功能，而是一個直接面向用戶、直接影響收益、直接塑造品牌的核心保障產(chǎn)品。
一個卓越的風控產(chǎn)品經(jīng)理，必須深度融合這兩種視角：既要深諳業(yè)務邏輯，知道為何而戰(zhàn)；又要精通產(chǎn)品方法論，懂得如何取勝。只有這樣，你構建的風控系統(tǒng)才不會是一個“為了安全而安全”的成本中心，而是一個真正驅動業(yè)務健康增長的核心引擎。
尋找平衡點的三個維度
- 數(shù)據(jù)驅動的精細化運營：不再一刀切，而是基于用戶畫像、行為特征、設備指紋等多維度數(shù)據(jù)做出精準判斷。
- 分層分級的風控策略：對不同風險等級的交易采取不同的處置方式，從無感驗證到人工審核，形成梯度防御。
- 持續(xù)的度量與迭代： 建立完善的監(jiān)控體系，持續(xù)追蹤誤殺率、漏殺率等核心指標，不斷優(yōu)化平衡點。
二、風控的主戰(zhàn)場
我們明確了風控的核心在于“平衡”。那么，這場平衡術究竟要在哪些地方施展拳腳？很多人提起電商風控，第一反應就是“防薅羊毛”。但這僅僅是冰山一角。
接下來我們會講到電商風控的四個主要戰(zhàn)場。每一個戰(zhàn)場，都有著截然不同的對手、戰(zhàn)術和攻防體系。理解它們，是構建任何風控策略的起點。
戰(zhàn)場一：營銷活動風控——新人補貼爭奪戰(zhàn)
通常來講，平臺會劃撥一筆可觀的費用補貼給用戶，用于拉新、提升活躍度、打造忠誠度、改善體驗、引導消費方向、促進轉化，或在大促階段聚集流量。這些補貼常見的發(fā)放形式為：抵用券、新人紅包（大多也是抵用券，往往實際權益較高，但只有新人可以使用）、小額購物津貼（常通過簽到、紅包雨、小游戲等形式發(fā)放）、平臺權益單位（如京豆、淘金幣等）、積分（可通過積分兌換一些權益）、有條件的返現(xiàn)等等。
這些補貼，自然也就成為了黑產(chǎn)的獵取對象。
> 場景描述：平臺為了吸引新用戶，會推出“老用戶拉新得現(xiàn)金”的活動：你邀請一個沒在平臺下過單的朋友來下單，平臺就給你發(fā)現(xiàn)金紅包。這筆錢，很快就被專業(yè)騙子團伙盯上了。
>我們的目標：把這筆拉新紅包，發(fā)給真正在邀請朋友的真實用戶，而不是被騙子組織的“假邀請”騙走。
>對手是誰 ：一個結構嚴密、分工明確的“拉新團伙”。
「派單員」： 在微信群、兼職APP里發(fā)任務，“XX平臺拉新，做一單5塊錢”。 拉新團伙內(nèi)部分工明確，可能有任務發(fā)布者、任務審核者、信息收集者等，負責管理刷手群，分發(fā)教程，審核截圖，并發(fā)放傭金。
「刷手」： 他們可能是學生、寶媽、閑暇時間多的的任何真實用戶。領取任務后，用自己的手機和流量，以“新用戶”的身份去完成任務。
看到這里，你可能會疑問，這些刷手確確實實給平臺帶來了新用戶，會存在什么問題呢？
你說得對，從表面看，平臺確實多了一個新注冊用戶和一筆訂單。但如果我們算一筆總賬，就會發(fā)現(xiàn)平臺其實是 “血虧” 的。
我們可以把這場活動看成平臺的一筆投資：
平臺投入的成本 = 給老用戶的拉新紅包 + 補貼給新用戶的超低價商品成本
平臺期望的回報 = 一個能長期消費、帶來利潤的真實客戶
現(xiàn)在我們來對比一下：
情況A：真實用戶邀請好友
成本： 平臺付出了同樣的紅包和補貼成本。
回報： 得到了一個真實的新客戶。他這次因為朋友推薦而來，下次可能會自己來買日用品、衣服、電子產(chǎn)品……他未來幾年為平臺創(chuàng)造的利潤，將遠遠超過平臺這次投入的幾十塊錢。這是一筆成功的、盈利的長期投資。
情況B：刷手扮演“新用戶”
成本： 平臺付出了完全一樣的紅包和補貼成本。
回報： 得到了一個“一次性用戶”。他永遠不會再回來消費。平臺用真金白銀，只是“購買”了一次虛假的、毫無價值的交易數(shù)據(jù)。
所以，問題的關鍵在于：拉新的質量很重要。 如果拉新活動結束后統(tǒng)計，本次活動帶來的100名新用戶中，有80%都是為了做任務買超低價商品薅補貼的“一次性用戶”，平臺的真金白銀可就是大部分都落入到黑產(chǎn)的口袋中了。
> 攻防實戰(zhàn) ：假如我是一個“刷手”，我參與一個專業(yè)拉新團伙套取平臺拉新補貼流程是這樣的。
領任務： 從群里拿到一個專屬邀請鏈接。
裝新人： 用我自己的手機和流量，點開鏈接。注冊一個新賬號，然后按照要求，去買一個指定的、幾乎是白送的商品（比如1分錢的指甲剪）。
拿酬勞： 等平臺顯示“收貨”后，拉新紅包會發(fā)到“派單員”的賬號里。我把我相關的截圖發(fā)給他審核，他確認后，就會付給我5塊錢傭金。
> 風控如何破局： 這伙人用的都是真手機、真網(wǎng)絡，光看設備根本分不清是用戶還是騙子。所以，我們得用更聰明的辦法。
1、看關系，而不是看單人：
正常用戶： 他的朋友之間可能也互相認識，邀請是偶爾發(fā)生的。
騙子團伙： 一個“派單員”的賬號，會在短時間內(nèi)“邀請”來幾百個彼此完全不認識的“新用戶”。這太不正常了！
2、看目的，而不是看動作：
正常用戶： 注冊后會隨便逛逛，可能過幾天才買，以后還會再來。
騙子刷手： 目標極其明確：注冊 → 直奔指定便宜貨 → 下單 → 永遠消失。他們絕不會再回來第二次。
3、看模式，而不是看個人：
雖然每個刷手是單獨行動的，但他們會在同一時間、從同一個渠道（比如某個微信群）涌進來，并且都去買那幾件指定的便宜貨。這種“集體行動”的痕跡非常明顯。
給用戶“貼標簽”：
標記那些只薅首單優(yōu)惠、從不正常購物的“一次性賬號”。
重點監(jiān)控那些專門“邀請”這種一次性賬號的“老用戶”。他就是騙子頭目。
總結：
想贏，關鍵不是封掉每一個單獨的刷手（很難且容易錯殺好人），而是要直接打掉背后的組織者。只要鎖定那個瘋狂“邀請”的源頭賬號，就能成批地干掉整個騙子網(wǎng)絡，讓紅包真正發(fā)到該發(fā)的人手里。
> 風控的勝利：
贏得這場戰(zhàn)爭的關鍵，不在于攔截每一個獨立的“刷手”（這很困難且容易誤傷），而在于精準識別并斬斷背后的組織者脈絡。通過鎖定那些作為“源頭”的老用戶賬號，并識別出由他們發(fā)起的、具有明顯“任務化”特征的邀請集群，風控系統(tǒng)能夠成體系地瓦解這次虛假拉新活動，讓營銷預算重新流向真正能帶來長期價值的用戶。
戰(zhàn)場二：價格風控——生死時速的“價格漏洞”
價格風控是距離“錢”最近的地方。這里天天都在計算金額，沒有溫情脈脈，只有分秒必爭。對于價格風控來說，最大的噩夢不是有人偷了一單兩單，而是——配置失誤導致的“0元購”。
> 場景描述：
某天凌晨2點，運營人員手一抖，把“滿1000減100”的優(yōu)惠券，配置成了“和全場優(yōu)惠疊加”。
這意味著，原本售價5000元的手機，疊加各種折扣后，可能只需要50元。
幾分鐘內(nèi)，這個消息就會傳遍“擼貨群”。成千上萬的訂單像海嘯一樣涌入，瞬間就能把庫存搬空，讓商家一夜賠光底褲。
> 我們的目標：
在錯誤的訂單成交之前，或者在貨物發(fā)出之前，把這些利用漏洞的“不公平交易”攔截下來，幫商家止損。
> 對手是誰：
一群裝備精良的“線報獵人”和“自動化腳本”。
「監(jiān)控端」：他們用軟件24小時監(jiān)控各大電商平臺，一旦發(fā)現(xiàn)某商品價格出現(xiàn)異常幅度的下跌（比如跌幅超過80%），立刻報警。
「搶購端」：一旦確認是漏洞，群主發(fā)布“開車”指令。無數(shù)機器人賬號瞬間并發(fā)下單，速度比人類手速快幾百倍。
> 攻防實戰(zhàn)：
假如我是一個專門薅漏洞的黑產(chǎn)：
掃漏洞：我的監(jiān)控軟件發(fā)現(xiàn)某大牌鞋子突然從800元變成了80元。
驗證：我先下一單試試，確實能付款。
群發(fā)：我立刻在VIP群里發(fā)消息：“某品牌鞋子BUG價，速擼，手慢無！”
搬空：幾百個群友加上幾千個機器人賬號同時開動，1分鐘內(nèi)下了5000單。
> 風控如何破局：
這時候靠人工審核是絕對來不及的，等運營醒來，貨都發(fā)完了。系統(tǒng)必須自動反應。
1、攔不住“快”，但能攔住“怪”：
正常交易是有節(jié)奏的。如果某款平時一小時賣10單的冷門商品，突然在1秒鐘內(nèi)成交了500單，這絕對有鬼。風控系統(tǒng)會直接觸發(fā)“熔斷”，暫停該商品的交易。
2、算清賬，守住底線：
不管優(yōu)惠券怎么疊，系統(tǒng)里要有一道“底價紅線”。
比如系統(tǒng)設定：任何商品的成交價不能低于成本價的10%。
當黑產(chǎn)試圖用50元買走5000元的手機時，系統(tǒng)計算發(fā)現(xiàn)跌破了紅線，直接彈窗報錯“訂單異?！保苣闶裁慈?，統(tǒng)統(tǒng)失效。
3、事后“鎖單”：
萬一訂單真的生成了怎么辦？風控系統(tǒng)會監(jiān)測“價格偏離度”。
一旦發(fā)現(xiàn)這批訂單價格極度異常，系統(tǒng)會立刻給倉庫系統(tǒng)發(fā)送指令：“這批貨單號暫時凍結，嚴禁發(fā)貨！”
把貨扣在倉庫里，是我們最后的防線。
> 風控的勝利：
成為運營人員最堅實的“防呆系統(tǒng)”。在配置失誤發(fā)生的瞬間，系統(tǒng)比黑產(chǎn)更快一步識別出“極端低價”，并第一時間發(fā)出高危預警，確保每一個由于手抖產(chǎn)生的漏洞，都能被及時堵上。
戰(zhàn)場三：交易風控——與“黃?！钡恼紟齑姹Ｐl(wèi)戰(zhàn)
如果說價格漏洞是商家的噩夢，那么“黃?！本褪瞧胀ㄓ脩舻呢瑝簟?/p>
你有沒有過這種經(jīng)歷：掐著點去搶演唱會門票、茅臺、搶球鞋、搶回家的火車票，結果剛點進去就是“系統(tǒng)繁忙”或“已售罄”，轉頭卻發(fā)現(xiàn)閑魚上全是加價轉賣的。
> 場景描述：
很多時候，并不是商品真的在一秒鐘內(nèi)被搶光了，而是庫存被“鎖”住了。
黃牛利用軟件，瞬間發(fā)起成千上萬次購買請求。他們不一定真的付款，先把商品加入購物車或者提交訂單，把庫存占住（占坑）。
這就導致真實用戶看到的是“0庫存”，而黃牛手里卻握著幾百個待支付的訂單，慢悠悠地找下家倒賣。
> 我們的目標：
把商品賣給真正的消費者，而不是中間商。我們要把那些賴著不走的“占坑”訂單踢出去，把庫存釋放給真人。
> 對手是誰：
專業(yè)的“黃牛黨”和“代下單工作室”。
> 攻防實戰(zhàn)：
黃牛的手段通常有這幾招：
占庫存（鎖單）：用幾百個賬號同時提交訂單，但不付款。系統(tǒng)會默認保留15-30分鐘庫存。這半小時內(nèi)，真實用戶根本買不到。
代下單：他們收集真實買家的收貨地址，用機器替買家搶。你付給他50元“代搶費”，他的機器就替你跑。
高頻轟炸：普通人手速一秒點1次，他們的軟件一秒點100次，擠占了服務器的所有通道。
> 風控如何破局：
面對黃牛，直接封號有時候太慢，最有效的手段——攔截提單。
1、并不是真的“系統(tǒng)繁忙”：
當你在搶購時看到手機彈出“銷售火爆，請稍后再試”或者“系統(tǒng)繁忙”時，這通常不是系統(tǒng)真的崩了，而是風控系統(tǒng)把你（或者你的環(huán)境）判定為可疑請求。
對于黃牛的機器腳本，我們不直接返回“滾開”，而是返回一個“銷售火爆”的假象。
為什么要這樣？因為如果直接封IP，黃牛會立馬切換IP；但如果告訴他“忙”，他的腳本會以為只是運氣不好，還在傻傻地繼續(xù)試。這叫**“軟攔截”**，不僅防住了攻擊，還消耗了對方的資源。
2、識別“代下單”的貓膩：
怎么區(qū)分是真人在買，還是機器在“代下單”？
看聚集性。
如果發(fā)現(xiàn)有100個不同的賬號，在1分鐘內(nèi)下單，收貨地址雖然不同，但填寫的手機號格式很奇怪，或者下單時的設備IP都來自同一個數(shù)據(jù)中心（機房），系統(tǒng)會立刻判定：這是機器在幫人代買。
處理方式很簡單：直接拒絕提單，讓他怎么點都只能看到“下單失敗”。
3、限制“占坑”時長：
針對惡意占庫存不付款的行為，風控會介入調(diào)整策略。
對于被標記為高風險的賬號或熱門商品，縮短支付等待期。普通人30分鐘不付才取消訂單，嫌疑賬號1分鐘不付直接釋放庫存，讓真正的買家有機會買到。
> 風控的勝利：
當黃牛的軟件還在瘋狂點擊，卻只能收到無限循環(huán)的攔截提示時；當真實用戶哪怕手速慢一點，也能順利買到心儀商品時，這場庫存保衛(wèi)戰(zhàn)我們就贏了。
戰(zhàn)場四：內(nèi)容風控——良好體驗的捍衛(wèi)者
很多人以為內(nèi)容風控就是簡單的“刪帖”。其實在電商平臺，內(nèi)容風控每天都在很多不同的文字仗：
守底線：防止黃賭毒和敏感言論；
打假：防止商家刷虛假好評欺騙用戶；
反黑：防止惡意差評勒索商家。
> 場景描述：
這個戰(zhàn)場非常魔幻，你可能會同時看到這三種情況：
角落里的“暗語”：某件普通T恤的商品圖里，印著一串微小的奇怪網(wǎng)址，其實是賭博網(wǎng)站的導流廣告。
一夜之間的“爆款”：一個剛開的新店，昨天還沒人買，今天突然多了500條“好評”，全是夸“質量好、發(fā)貨快”，評分瞬間拉滿。
莫名其妙的“差評”：競爭對手雇水軍，專門盯著你的爆款商品，瘋狂刷“假貨”，試圖搞垮你。
> 我們的目標：
不僅要當“清潔工”，把臟東西掃出去；還要當“測謊儀”，把騙人的假話揪出來。
> 對手是誰：
試圖發(fā)非法廣告的黑灰產(chǎn)、甚至包括**“不老實的商家自己”**（刷單）、以及職業(yè)水軍公司。
> 攻防實戰(zhàn)與破局：
第一關：守底線——“機器之眼”看圖文
對于涉黃、涉政、違禁品（如私售處方藥、野生動物）內(nèi)容，平臺的態(tài)度是零容忍。
但是每天幾千萬張圖片、幾億條評論，靠人眼是看不過來的。
怎么破？
靠AI圖像識別和文本語義分析。
你可以把它想象成一個不知疲倦的審查員。它能認出圖片里幾像素大的違規(guī)Logo，能讀懂把“微信”寫成“V信”、“威信”的變體暗語。
一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某個買家秀圖片里甚至只要有一點點“肉色比例”過高，或者文字里包含了敏感詞的拼音縮寫，直接秒刪或轉人工復審。
第二關：打假——識別“注水的好評”
這是用戶最痛恨的。你看著全是五星好評買了東西，結果到手是個垃圾。這就是商家找人“刷”出來的。
怎么破？抓“違背常理”的邏輯。
刷單的特征通常是為了“快”。
時間不對：下單才10分鐘就確認收貨并寫了500字好評？物流都沒走完，你瞬移收貨嗎？系統(tǒng)直接判定為虛假交易，好評折疊，銷量不計入權重。
動作太假：正常人買東西會瀏覽、對比。如果一個賬號，進店、下單、付款、好評，全套動作行云流水只用了5秒，甚至連商品詳情頁都沒拉到底，這絕對是機器刷的。
第三關：反黑——破解“水軍的圍攻”
也就是我們常說的職業(yè)差評師，專門勒索商家或打擊對手。
怎么破？抓“抱團”的關系網(wǎng)。
水軍是拿錢辦事的，往往是團伙行動。
我們不需要看他罵了什么，只需要看**“誰跟誰總在一起”。
系統(tǒng)會構建一張關系網(wǎng)：如果賬號A、賬號B、賬號C，總是同時間出現(xiàn)在同一個**店鋪的差評區(qū)。今天一起罵這家，明天一起夸那家。
在現(xiàn)實生活中，三個互不相識的人不可能永遠步調(diào)一致。一旦被系統(tǒng)標記為“團伙”，他們發(fā)的內(nèi)容，系統(tǒng)會直接屏蔽，讓他們“自嗨”。
> 風控的勝利：
內(nèi)容風控做得好，用戶才敢信評論區(qū)，商家才敢老實做生意，平臺才不會因為違規(guī)內(nèi)容被監(jiān)管部門下架。這是一場維護“信任”的戰(zhàn)爭。
章節(jié)小結：
這四大核心場景并非孤立存在。在實際攻擊鏈條中，黑產(chǎn)往往貫穿多個環(huán)節(jié)：一個長期有惡意行為的用戶，可能會在營銷活動中薅羊毛，又利用價格漏洞獲利，也會在內(nèi)容板塊發(fā)布違規(guī)信息。
同時，電商風控的版圖遠不止于此。除了上述戰(zhàn)場外，還涵蓋了其他許多方面，受篇幅限制未在此一一展開，會在后面的系列文章中再細化。
因此，一個優(yōu)秀的風控體系必須是全域聯(lián)防的。單一環(huán)節(jié)的防御極易被繞過，只有打通全鏈路數(shù)據(jù)，構建覆蓋業(yè)務全生命周期的立體防御體系，才能有效應對復雜的黑產(chǎn)攻擊。
四、風控的作戰(zhàn)團隊
風控體系的搭建與運轉，不是單打獨斗，而是依賴業(yè)務與產(chǎn)研團隊的緊密配合。一般來說，成熟的風控團隊主要由業(yè)務策略側和產(chǎn)研技術側兩大部分組成。
1. 業(yè)務策略團隊：負責“定規(guī)則、抓壞人”
這一側的同事直接對風控效果（攔截率、誤殺率、資損金額）負責，他們是風控系統(tǒng)的主要使用者。
① 策略分析師
風控的核心大腦，負責制定具體的防控方案。
- 數(shù)據(jù)挖掘：通過SQL分析歷史交易數(shù)據(jù)，找出黑產(chǎn)攻擊的異常特征（如IP聚集、設備指紋關聯(lián)、高頻點擊等）。
- 規(guī)則配置：將分析出的特征轉化為系統(tǒng)可執(zhí)行的規(guī)則。例如配置一條“同一設備ID一小時內(nèi)下單超過5次則攔截”的策略。
- 效果調(diào)優(yōu)：實時監(jiān)控規(guī)則的攔截情況。如果誤殺太高，就放寬閾值；如果漏過黑產(chǎn)，就收緊策略。
② 風控運營
負責案件審核與用戶側的體驗保障，是策略的補充。
- 人工審核：對于模型無法直接判斷的“可疑”訂單，進行人工排查或電話核實，確保準確性。
- 申訴處理：處理被風控誤攔截的正常用戶申訴，解封賬號，并把誤殺案例反饋給分析師優(yōu)化規(guī)則。
- 案件復盤：當發(fā)生資損或大案時，還原攻擊鏈路，輸出復盤報告，推動防線升級。
2. 產(chǎn)研技術團隊：負責“造系統(tǒng)、提效率”
這一側的同事負責打造高性能的風控基礎設施，確保策略能跑得快、跑得穩(wěn)、算得準。
③ 風控產(chǎn)品經(jīng)理
連接業(yè)務與技術的橋梁，負責風控系統(tǒng)的規(guī)劃與設計。
- 系統(tǒng)設計：規(guī)劃風控后臺的功能（如規(guī)則引擎、黑白名單庫、審核工作臺），讓策略人員可以靈活配置規(guī)則，無需頻繁改代碼。
- 需求轉化：理解業(yè)務側的防控痛點，將其轉化為具體的技術需求。例如業(yè)務需要“識別模擬器”，PM就需要規(guī)劃“設備指紋SDK”的接入方案。
- 數(shù)據(jù)接入：協(xié)調(diào)各方資源，將用戶行為、交易、日志等全鏈路數(shù)據(jù)標準化接入風控系統(tǒng)。
④ 風控研發(fā)工程師
系統(tǒng)的構建者，保障風控服務的高可用與低延時。
- 高并發(fā)支撐：大促期間流量洪峰巨大，研發(fā)需要確保風控接口在毫秒級內(nèi)完成計算并返回結果，不卡頓、不宕機。
- 引擎開發(fā)：開發(fā)高效的規(guī)則引擎，使其能支持數(shù)千條規(guī)則的同時運算。
- 鏈路優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、計算、存儲的鏈路，確保數(shù)據(jù)實時性。
⑤ 算法工程師
利用算法技術解決復雜的非線性風險問題。
- 模型構建：利用機器學習算法（如XGBoost、神經(jīng)網(wǎng)絡等），通過歷史黑白樣本訓練風險評分模型，彌補規(guī)則的局限性。
- 團伙挖掘：利用知識圖譜（Graph）技術，識別出看似獨立但實際關聯(lián)緊密的黑產(chǎn)團伙。
- 實時打分：為每一個請求輸出實時的風險評分（Risk Score），供策略團隊決策使用。
五、結尾
電商風控遠不止像“防薅羊毛”聽起來的那樣簡單，它是一場涵蓋營銷、交易、價格、賬號、內(nèi)容等方方面面的立體戰(zhàn)爭。
提問互動： “大家遇到過最奇葩的‘被薅’案例是什么？歡迎在評論區(qū)分享！”
下一篇，我還將深入風控的各個細節(jié)，為大家?guī)砀囝I域知識，敬請關注！
本文由 @風控PM咖喱 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
車轱轆話來回說，篇幅完全可以精簡一半