互联网公司(电子商务方面)的风险控制与反作弊是做什么的?需要哪些技能与知识

作者:平刀

链接:https://www.zhihu.com/question/26220236/answer/75629339

来源:知乎

著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

我司的产品为顺风车,在推广初期,我们采用了一些补贴的手段,那么在国内,各位都懂得,如果有了补贴,自然有人想把这个市场搞乱搞坏,所谓道高一尺魔高一丈,我们就得想办法来禁止他了。

首先你要明白自己的思路

1)反作弊的最终目的是无限压缩作弊行为在正常商业行为中的比例,而非绝对根除,因为绝对根除成本太大。

2)最好的实现方法在于让刷单者成本剧增,无利可图时,刷单团队自然也烟消云散。

好了,再去年一段时间,一度有一堆刷子涌入天天用车,那么我们就用了一些其他的方式来进行反作弊

设备方面

Android设备的多开,已经不是什么秘密了,如果不会的童鞋们,可以自行下载一个APK来进行多开,

顺便附带一个建议的多开教程。

1)  Root一部Android4.0以上的手机

2)  下载APK编辑器

3)  找到需要编辑的APP然后制作共存,设置好输出目录

4)  等共存制作好了后,就完全可以运行了。

APK编译器的原理是把APP进行了反编译,修改了程序签名,这样一个Android设备就可以运行多个相同的程序了。

但是呢,有个每个Android都有自己的IMEI码,这一设备的IMEI码为唯一。

<img src="https://pic3.zhimg.com/3582387b3fbc69c1e2880ac418b301c6_b.png" data-rawwidth="217" data-rawheight="387" class="content_image" width="217">

于是乎,我们通过识别设备的IMEI码,来监控哪些刷单的手机。

Ø  当一个设备登录多个手机啊号码时,该设备则被禁止使用优惠券权限,同时,我们将连接该设备的车主的补贴系数调整为0

Ø  一个设备最多只能使用一张首单优惠券

位置与时间

我们取得了用户的LBS权限后会很容易定位到每一单的以下信息

发出时间,发出位置,接单时间,接单位置。于是,我们又发现,在时间与空间如此两个属性下。我们可以如下判断作弊方式

Ø  乘客与接单车主距离小于30米(假设数字)

Ø  乘客与接单车主时间小于30秒(假设数字)

对于有若干次以上作弊的车主和乘客,我们会取消乘客的优惠补贴和车主的奖励。

场景相关

Ø  一个订单的车主和乘客来源于同一IP地址,则去除补贴和优惠

Ø  若某乘客和车主在很短的时间内进行。

预警措施

Ø  当某车主或者乘客的接单或者派单总数超过一定次数时,则系统予以报警,我们会导出数据调查。

Ø  当某车主累计补贴或者乘客累计使用优惠券超过一些列数额是予以报警。

总体来说,反作弊的主要思路我暂时总结为两种吧

1)  砌墙:在于不断的加限制条件,比如,我们发现有人绕过层层壁垒后来刷单,我们只要设法将这些规定上的漏洞堵住就好了

2)  拆台:调整利益发放的区别,使得原本的刷单行为的获利大幅度减少即可。

发布于 2015-12-0710 条评论感谢分享

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Neeao阿里云高级安全专家

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工作相关,不方便透露太多,通过几个例子简单介绍下吧。 电商搞活动,发代金券,如何通过技术手段保证这些代金券不被黄牛抢了去; 秒杀活动,如果保证不被个别人通过多个小号、或者工具自动秒杀; 如何知道访问你的网站的是一个真实的人,而不是一个机器; …显示全部

工作相关,不方便透露太多,通过几个例子简单介绍下吧。

电商搞活动,发代金券,如何通过技术手段保证这些代金券不被黄牛抢了去;

秒杀活动,如果保证不被个别人通过多个小号、或者工具自动秒杀;

如何知道访问你的网站的是一个真实的人,而不是一个机器;

上面几个问题能搞定了,就入门了,拿到BAT的offer也不成问题了。

发布于 2014-10-277 条评论感谢分享

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孙亚健产品经理

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工作强相关,看知乎上关于反作弊反垃圾的答案真的是很少。我就给题主普及一下互联网反作弊的基本知识。 如果题主之后的方向是反作弊策略型产品经理,那么需要以下的能力: 1.极其严谨强大的逻辑能力,非常灵活的头脑(这句好像是废话,但是确实非常重要) 2.…显示全部

工作强相关,看知乎上关于反作弊反垃圾的答案真的是很少。我就给题主普及一下互联网反作弊的基本知识。

如果题主之后的方向是反作弊策略型产品经理,那么需要以下的能力:

1.极其严谨强大的逻辑能力,非常灵活的头脑(这句好像是废话,但是确实非常重要)

2.对技术需要有初步的了解,脑中可以构思出大部分反作弊策略的实现方法和方向。

3.对互联网黑产及常用作弊手段有着深入的了解。

4.对每一个策略可能造成的影响可以准确的预估,策略上线后积极跟进快速迭代优化。

5.强大的抗压能力,强大的处理突发事件的能力

对于反作弊产品经理来说,逻辑能力和分析能力非常重要,对线上线下黑产利益链要非常了解。至于看什么书籍这个真心不太好推荐,市场上讲什么交互的、体验的书籍一抓一大把,但是关于产品策略决策的书一般比较脱离实际,这块需要非常强的业务场景支撑。总之想做反作弊产品经理,最重要的是多想。

如果题主之后的方向是反作弊的技术,那么在反欺诈领域以下课题非常重要:(因为本人不是技术、只能给出大致方向)

1.扎实的算法、数据结构、数学基础。非常重要!

2.文本识别、语义识别方向

3.图片识别方向:色情图片识别、图片上文字识别等等

4.大数据挖掘:数学建模、利用大数据对用户行为进行挖掘。

5.对市场有着初步的认知和了解

总之对于反欺诈的技术同学来说,良好扎实的基础非常重要,而且对技术实力要求也是非常高的。

以上是反欺诈领域对能力的基本要求,下面给题主普及一下反欺诈常见的一些场景。

拿百度贴吧用户整体的一个发帖流程为例:

首先用户想要发帖,那么咱先得有个账户吧。那么第一步:注册账号。咱开始先假设大伙都是好人,那咱就注册吧,不需要啥门槛,随便填个东西咱就注册了一个账号。注册来注册去,突然发现,咋这么多水军呢,10个人里8个不是我们想要的用户,咋办? 注册加门槛吧!恩加一个图片验证码。图片验证码加上,诶?10个人里有5个是水军了。不错有点效果,但是还是不行,咋办?验证码升级!图片变成短信验证码!这下10个人里只有1个是水军了,恩 效果不错。咱就开始发帖吧!!

作为一个重视用户体验的产品,咱要满足用户的需求。用户想发啥就让他发啥吧。唉唉唉?这帖子怎么回事?“包小姐13XXXXXXXX” 包小姐是谁?这么发不是等着警察叔叔来抓么!还得做点限制,恩,咱把带包小姐3字的帖子给过滤了。恩 效果不错,包小姐、李小姐刘小姐都过滤了一遍。突然,妈蛋人家不写字了,开始发色情图片了。这咋办? 没事咱技术实力强!咱弄个黄色图片识别.......就这样不断的拉锯,加语义识别、加文本分析、加ocr识别、加行为识别、加人工审核。终于贴吧变成了现在的样子,能过滤掉绝大部分的虚假帖子。但是依然会有一些虚假信息没有被干掉,但是我相信 每一个反欺诈的同学都在不断的为了让更少的人被骗、让骗子不在有可乘之机而努力着。

借用罗永浩的一句话,因为我们在不断的努力,我们让这个世界美好了一点点。就是这样。

发布于 2015-04-102 条评论感谢分享

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杜志鹏会写点代码能画图的产品设计师。

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既然局限在了电商,我之前做了很短时间的风控产品设计,那我就答几点浅薄的认识分享一下。1、风险控制主要针对的是平台止损和用户体验前者有答主谈到了优惠券和红包,一言蔽之就是保证平台的营销预算(烧钱)落到实处,切实的让真正的消费者得到实惠;后…显示全部

既然局限在了电商,我之前做了很短时间的风控产品设计,那我就答几点浅薄的认识分享一下。

1、风险控制主要针对的是平台止损和用户体验

前者有答主谈到了优惠券和红包,一言蔽之就是保证平台的营销预算(烧钱)落到实处,切实的让真正的消费者得到实惠;后者并不是传统的交互体验,说白了就是保证用户能买到热销单品。

稍微说下目前遇到的主要风险场景:

1.1、平台促销后,优惠券和红包被并非真实消费者的用户使用,而是被采购商利用倒手。有些NB甚至利用JIT的思路,在淘宝等外部平台销售和平台一致,但因为平台促销补贴而导致价格特别廉价的商品,用户在淘宝下单,商家跑到平台下单,空手套白狼。还一种情况是商家自己囤积库存,买光一些特别优惠的单品,导致其他真实需求的消费者买不到库存,然后导致平台用户体验很不好,消费者要么认为平台假促销,要么认为平台买不到他所需的东西。这种情况内部叫「倒爷」。

1.2、优惠券或红包是被真实消费者所使用,但来源不正。比如黄牛会刷一批包含促新优惠的账号,在淘宝销售,消费者为了便宜买到东西,去淘宝买这种账号,下一单用完促新的优惠券或红包就抛弃账号。平台本身希望这些预算是用来促新的,给予新用户以实惠,结果全被老用户用了去。这种卖账号的,喜欢叫「黄牛」。

2、反作弊主要针对的是平台生态的健康

什么商品排序机制、信誉评价体系等等,其设计初衷无一不是为了营造平台健全、健康的生态体系,结果是使得买卖双方更有效率和更加公平的交易。但是有试图建立制度和秩序的地方,就会有人钻空子牟利。现在刷单刷信誉已经不是什么秘密了,所以我不多讲。就一点,有些平台的作弊是内外勾结的,因为内部的KPI导致相应的接口人和外部商家合起来作弊,所以,从事反作弊工作时,其反作弊的具体机制,连公司内部都是不公开的,需要保密的。

3、知识方面主要对数学依赖较大

当时设计风控系统时,用到了数学中的多项概念,比如矩阵。说起来很惭愧,我数学不好,所以当时做系统设计时请教了前辈,然后恶补数学知识。这样最终也所获颇多。

除了上面所说的,是基于数学的算法外,在分析业务风险时,也需要一定的统计学基础,实操中还是依赖数学比较多些,因而最终我还是说对数学依赖较大。

当然,除了数学方面的依赖,其他的诸如逻辑分析能力、观察力等这些属于人本身能力的要求不多说,肯定是需要的。

4、例子没办法具体,具体风控方式无法公开

我上面最开始已经谈及了一些现在B2C\C2C平台主要的风险场景。对应的措施真不好具体讲,一是本身不允许,二是不同平台和业务,细节上差别还是有的,不能套用。但大体上的方向都是建立模型抽象规则,规则试用,规则全面生效,修正规则,添加新的规则这样的循环往复。针对新的风险,应用对应的措施。

另一方面,和业务方(主要是平台运营)还要密切沟通,这些个人为了KPI啥匪夷所思的事情都干的出来,当然,站在他们的角度思考,也不能过加指责,所以只能保持沟通,但不该说的千万别说。

书单方面没什么好推荐的,唯独数学补下大学的高等数学差不多了。然后我觉得最重要的是,如果你想设计一个有效的风控或反作弊系统,唯有你先当个对立面的「坏人」,并深入那些灰色产业之中,所谓知己知彼吗。

编辑于 2015-12-216 条评论感谢分享

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以史为贱专注ASM,认知升级

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简单的说反作弊就是判断渠道的质量和狡猾程度,判断用户是否真实、是否来自墙、是否机刷or肉刷。 那么我们如何判断用户的真假呢? 一) 看留存率根据长期的斗争经验,他们发现渠道刷量会选择在次日、7日、30日这些重要时间点上导入用户数据。然后…显示全部

简单的说反作弊就是判断渠道的质量和狡猾程度,判断用户是否真实、是否来自墙、是否机刷or肉刷。

那么我们如何判断用户的真假呢?

一) 看留存率

根据长期的斗争经验,他们发现渠道刷量会选择在次日、7日、30日这些重要时间点上导入用户数据。然后发现APP在次日、7日、30日这些关键时间点上的

数据明显高于其他时间点。而真实的用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线,如果他们发现留存曲线存在陡升陡降的异常波动,基本上就是渠道干预了数据。

(一) 看用户终端信息

1) 低价设备排名:根据经验分析渠道的新增用户或者启动用户的设备排名。如果发现某款低价设备排名异常靠前,他们就视其为异常,开始报警。

(二) 新版本操作系统的占比:经过渠道多年蹂躏,运营人员终于发现,很多渠道刷量工作室在操作系统版本的适配上会有延时。查看渠道用户的操作系统时,可以和全体手机网民的操作系统的分布做比较。

1) 注册昵称的分布和规律,很多低端的刷假量的注册昵称有很强的规律性,各位运营看官肯定遇到这样的情况;

2) 注册手机号码的归属地分布,这点相比各位看官也遇到过,某个渠道上来的用户手机号码不但来自某运营商的某个地市,甚至都是连号手机号码。

3) wifi 网络的使用情况:比如说2G、3G、4G的使用比例分布是否正常等等。

小结:该境界中的运营者严重依赖于个人经验,工具手段不专业化,操作效率低下,耗费人力物力,但发现问题时间滞后,而且稍微高级一点的作弊行为不能被发现。

更多反作弊知识请关注我的知乎专栏:

APP推广反作弊

<img data-rawheight="200" data-rawwidth="200" src="https://pic1.zhimg.com/00a6e5344e007bfd3199fb5af90b2a40_b.jpg" class="content_image" width="200">我的微信公众号:新贱识(newvision)

我的微信公众号:新贱识(newvision)

<img data-rawheight="262" data-rawwidth="262" src="https://pic4.zhimg.com/4b78280b9e74d0791483583598fd09d3_b.png" class="content_image" width="262">

发布于 2016-05-174 条评论感谢分享

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吴海波机器学习/计算机/硕士/码农/游泳

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赞同@Neeao,几个重要的领域都涉及了。补充一个反作弊对公司其他业务团队的影响。从机器学习的角度来看,作弊数据类似于噪音,一般公司都会做abtest系统,如果作弊数据没有有效的清除,会干扰算法、业务活动的测试效果。试想下,你辛辛苦苦优化了一把算法…显示全部

赞同@Neeao,几个重要的领域都涉及了。补充一个反作弊对公司其他业务团队的影响。从机器学习的角度来看,作弊数据类似于噪音,一般公司都会做abtest系统,如果作弊数据没有有效的清除,会干扰算法、业务活动的测试效果。试想下,你辛辛苦苦优化了一把算法,可能希望几个点的提升,结果淹没在作弊照成的流量波动,只能哭了。

发布于 2015-04-23添加评论感谢分享

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香吉士就是这样!喵!

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如果你的朋友圈里有APP推广渠道的小BD,你会发现他们主要有两种精神状态:一个是在项目前期或执行初期,许愿祝客户大推大麦;一个是在项目中后期,秀出菜刀同时伴随各种诅咒,进入与客户撕逼状态。在APP推广圈,渠道与CP撕逼大战天天都在上演,在合作一次后…显示全部

如果你的朋友圈里有APP推广渠道的小BD,你会发现他们主要有两种精神状态:一个是在项目前期或执行初期,许愿祝客户大推大麦;一个是在项目中后期,秀出菜刀同时伴随各种诅咒,进入与客户撕逼状态。

在APP推广圈,渠道与CP撕逼大战天天都在上演,在合作一次后还能继续做朋友的占不到一半。究其撕逼原因,无外乎渠道作弊和CP扣量。就这俩原因又衍生出五花八门的现象和故事……

现象一:最好的魔术师-----DSP渠道作弊

Dsp(Demand-Side Platform)!多么好的一个发明……..

dsp+dmp理论上真的可以让每一个流量产生最大的价值,做到广告千人千面!但同时dsp由于机制的原因,dsp广告并不能让广告主清晰的看到自己的广

告实际投放在什么媒体上了,投放在哪一个人身上了。广告主直观看到的就是后台的点击在增长(移动端dsp目前多以cpc进行结算),自己的预存款余额在不

停减少。

既然投放过程对于广告主是个黑盒,那么点击质量就是唯一的评判依据。但是很多广告主在实际dsp竞价投放的过程中,出现了奇怪的现象----------

点击单价高,预算少,放量困难。点击价格低,预算大,反而放量顺利。这种现象完全违背了dsp最基本的竞价逻辑啊,难道dsp是大师哥,能无中生有变出点

击吗?!我们看看一封广告主与dsp之间撕逼的邮件吧!

这封邮件中大概的意思是某dsp给广告主做了将近20万个点击,发现居然有86%的点击来自重复的ip!!最狠的一个ip居然点击了11858次!!我特别好奇那个ip的用户是有多喜欢这个广告啊,居然重复点了1万多次?!每秒钟点一次还要点三个小时……

导致这种情况的原因只有两个,要么是dsp主动作弊在狂刷广告主,要么就是dsp对它接入的媒体防范不利,导致被媒体狂刷。不管是那种情况,受害的只能是广告主,广告主拿着真金白银换回的就是这种完全无效的点击。

有些聪明的广告主在受伤之后,痛定思痛一番,做出一个重大决定--------不投聚合类dsp,只投单一媒体的dsp或者单一媒体cpt类广告!随便打

开一份移动端媒体的报价,你会发现好多媒体宣称自己日活过亿,并且支持任何的第三方监控。这回广告投在哪里知道了,数据又支持监控,终于可以放心期待广告

效果了吧?!

答案是你又错了!好多人看过蜻蜓fm的做假曝光吧?我只能说蜻蜓fm的做假方式早就成了行业的潜规则,非常多的小有名气的媒体都在用这个方式日复一日的刷

着广告主。没有2亿日活,你怎么好意思跟别人打招呼…….

现象二;最不值钱的誓言-----激励类渠道

激励类的渠道五花八门,有列表墙、微信墙、网赚APP、羊毛党等等。这种渠道形式到底怎么样,这里不去评论。找这种渠道的CP也抱着五花八门的需求,有做

活跃用户数给投资人看的、有为了通过激励用户数拉动各大市场榜单以达成吸引自然流量流入的、有电商客户通过活动等营销手段直接转化订单的,有小工具类

APP直接想达成用户转化的,等等。

但无论CP抱着什么需求来,都有一个共同的底线---------流量必须是“真”的,也就是说一个激活用户背后必须是一个真实的人!!所以,这种渠道在

去拿单的时候,商务一定会发一句非常经典的毒誓:“xx总,你就放心吧,我以我人格担保,我家的量肯定没问题,这次一个量也不会刷的!!”

可是实际情况请看下图

这种作坊,在整个行业有上万家,模拟ip地域、模拟用户活跃时段、模拟机型正常分布、设备号无限重置……….只要你有需求,什么数据都能做。

这也间接的解释了,为什么一个ios激励的量有5毛钱一个,有8块钱一个的。在巨大的利益面前,小渠道bd的誓言显得苍白与廉价。

现象三:来去无影的大侠-----地推渠道

既然线上推广是乱象,好多CP再次痛定思痛!由线上,下了巨大的决心转战地面……..用最笨的办法,最大的决心,找地推公司一个个在街上拉人,推销

APP!!一个某o2o公司的老大得意对我说过:“我现在一个地推点,每天可以做1000激活的任务,平均每个激活不到5块钱。”

我真后悔当初没有请他抽出一天时间蹲在他地推点监督一下推广人员的工作,看看到底1000个激活是怎么做出来的?!结果是,3个月后他的公司关门倒闭。

地推推广造假链条一样完善,大家可以到某宝搜索任何一个o2o APP,瞬间会弹出海量“良心”商家,童叟无欺,XX宝交易担保,满意请给5星好评哦亲!

我想说,做假的地推团队都是大侠,你不知道他在哪里推,但是天天有量来!

现象四:为了顺利回款---------渠道需要一个“商务妹子”

由于整个行业的乱象,好渠道的路是越走越窄,渠道做一个单子能不能顺利回款要看你家妹子到底漂不漂亮!跟CP接口人的关系够不够好!

CP为了控制自己的风险,只能一味的打压渠道,盲目压价,盲目压款。老老实实的良心渠道也在这个过程中被误伤,无路可走。

为什么是量江湖?为什么是我们?

决定做量江湖这个平台立项之前,我们一直尝试着回答以下几个问题。

1、现在良心渠道到底还有没有? 有!并且不少!

2、做假的渠道如果可以得到一个好价钱,回款靠谱。他们愿不愿意只卖真量。愿意!因为假量只能糊弄几单,而真量可以合作到永远。

3、如果可以有效的防范作弊,CP愿不愿意出一个高价,得到一个好的流量。愿意!几大应用市场几十到几百块钱一个流量,但是依然供不应求。

4、那么难点到底在哪里?如何通过我们的努力让这个行业有所变化,哪怕变好一点点。有效的作弊防范手段+中立公平的态度+交易资金安全

量江湖是一个渠道与CP安全交易的桥梁,凭借比邻5亿的用户画像积累,从源头防范以上所有形式的作弊。给双方一个公平公正的流量质量评估,全程参与资金监管。给好量一个好价格的同时,让CP的每一分钱花到刀刃上!

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~转自量江湖网站

发布于 2016-05-06添加评论感谢分享

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math love

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互联网

发布于 2016-01-21添加评论感谢分享

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Memoyek

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电商的风险主要来自网络攻击、黑客入侵、恶意刷单等不法行为,比如公司网站遭恶意下单,导致商品下架,占住库存,不能正常销售;公司遭到虚假地址,联系方式下单,导致出库后,找不到配送地址,浪费配送资源;遭到良品拒收,浪费配送资源;遭到恶意退款,恶…显示全部

电商的风险主要来自网络攻击、黑客入侵、恶意刷单等不法行为,比如公司网站遭恶意下单,导致商品下架,占住库存,不能正常销售;公司遭到虚假地址,联系方式下单,导致出库后,找不到配送地址,浪费配送资源;遭到良品拒收,浪费配送资源;遭到恶意退款,恶意欺诈,恶意造谣中伤等等。由于目前的黑产业正逐步趋于团伙化、专业化、众包化,所以电商风控越来越受到重视。

具体到工作内容上,包括除了网站安全,还有信用建设、反欺诈系统建设和信息管理,主要解决活动防刷、防恶意注册、防恶意登录、验证码、消息过滤、关键词检测、文件检测等问题。不同风控方式需要不同的技能,这里就不赘述了。

发布于 2017-01-071 条评论感谢分享

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老王进城啦三里屯 双井 朝阳门

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电商网站也面临欺诈吗? 是的,现在有打假村,也有骗子村,他们如何操作呢,手段也是有高有低。 先说高级的: 职业打假人,会找电商网站的漏洞,你说这个商品是抗菌,好,来拿出证据,出示鉴定证书,不然就投诉、起诉,要不就赔钱。这是玩的干净的,公司需…显示全部

电商网站也面临欺诈吗?

是的,现在有打假村,也有骗子村,他们如何操作呢,手段也是有高有低。

先说高级的:

职业打假人,会找电商网站的漏洞,你说这个商品是抗菌,好,来拿出证据,出示鉴定证书,不然就投诉、起诉,要不就赔钱。这是玩的干净的,公司需要在投诉中成长,逐步具备化解的能力,同时面对真正的问题快速反应,争取不给对方机会。此类情况轻易不出手,一出手就要付一笔学费。

再说低级的:

初级版。收到货后,进行退款操作,申请退货,但是货物并不寄回,或者填写假的快递单号,还有旧货换新货,假货换真货的。只要客服、仓库系统间和部门间的配合得当,完全可以进行防范。具体的处理方式根据业务场景不同,系统提供不同的支持。POP的供应商也客服配合得当,非自营的商品也完全没有问题。

高级版。现在POP供应商会在多个平台开店,天猫、京东、其他。统一购买相同商品,全部进行退货操作,各平台填写的快递单号为同一个,包裹里只寄回一件商品。包裹寄给POP供应商的仓库,由POP进行质检,质检结果为正常。此时如果POP供应商的客服人员不注意,很可能在多个平台退款操作。实现寄回一件商品,进行多次退款的目的。此类事情较难防范,各电商平台不会打通,如果POP没有自己的ERP接口,很可能会误操作,因为逻辑上都是正确的。只有在盘库的时候才会发现问题,为时已晚。

捣乱版。电商搞活动时,会看到有批量订单均发往同一地址或几个地址,订单内容和金额大概相似,收到货后全部进行退款操作。来回折腾反复,此类情况可能是竞争对手进行的扰乱操作,所以为捣乱型。

以上问题如何解决呢,我的办法是对用户进行管理和考察。

首先系统建立黑名单和灰名单机制。黑名单和灰名单为两个账户库。黑名单是绝对屏蔽用户,此类用户不允许登录、下单,当然会提示为网络问题。此类操作比较绝对,采用人工管理的形式,多对于打假人采用。灰名单内用户数量可能较多,判断标准不一,此类用户下单后,可以进行专门的监控,灰名单用户接入客服后,会对客服进行提示,接入不同的售后流程。具体的政策为业务部门制定,系统只要配合实现功能即可。

还有一点是可以有人工进行判断,可以系统进行判断,即满足标准,就放入制定库中。有几个维度可以参考。电话、姓名、身份证号、收货人地址(省市区街道,可能不需要到门牌号)、订单与退货比例、购买与赔偿金额比例等。只要触碰规则,立刻放入黑名单和灰名单。具体实施要根据业务部门的规则制定,分情况进行自动维护还是手动维护名单库,防止误判误伤。比较,电商是关注用户数和销量的。

可加微博 老王读读书

发布于 2016-08-14添加评论感谢分享

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ehan产品

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如最近很火的打车软件平台,可能要考虑的反作弊和风险控制的点: 1.如何解决司机刷单的问题。 2.优惠码优惠券的发放控制,淘宝上已有卖打车软件优惠码的了。 反作弊和风控在大多公司都是一个黑盒,基本不会拿出来公开交流。 个人总结: 1.先研究作弊分子的得…显示全部

如最近很火的打车软件平台,可能要考虑的反作弊和风险控制的点:

1.如何解决司机刷单的问题。

2.优惠码优惠券的发放控制,淘宝上已有卖打车软件优惠码的了。

反作弊和风控在大多公司都是一个黑盒,基本不会拿出来公开交流。

个人总结:

1.先研究作弊分子的得利手段,如:刷优惠码后通过淘宝平台交易低价卖出。

2.事前预防:

a.通过设备号,账号,手机号等绑定限制,提高领取门槛

b.设定优惠码使用时间,不宜过长。

3.事后补救:

a.作废优惠码

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