• 高門檻的風控系統(tǒng)限制了會員規(guī)模的擴大。
• 需要更精準地識別并區(qū)分會員和品類商家,以保護消費者和店鋪權益。
• 在促銷活動如雙十一期間需加強風控措施,保障消費者權益。
• 數(shù)據(jù)驅動的風控模型:利用高維空間行為特征和聚類算法(如DBSCAN、OPTICS等)開發(fā)會員識別模型,實現(xiàn)精準分類。
• 模型準確性校驗:通過算法引擎庫(如LOF、MDCA等)和校驗技術確保風控模型的高準確性和可靠性。
• 個性化風險管理:應用聯(lián)邦學習技術定制個性化商家和會員風控模型,提升風險管理的適應性和效果。
• 自動化風險防控:實施自動化攔截和風險處置流程,及時更新風險名單,有效防范和管理潛在風險。
通過全量消費者與會員類商家識別模型,大幅提高了圈選效率和準確性。
特別是在雙十一等大型促銷活動期間,加強了風控措施,保障了消費者權益。
通過分享風控成果給風控BP,促進了行業(yè)信息的共享與合作。
自動化運行模型為業(yè)務發(fā)展提供了可靠的風險防控保障。