內容大鋼
本書系統地講解了基於人工智慧技術搭建數字風控體系的原理與實踐，並通過典型行業的風控實踐對風控體系的每個部分進行了詳細的講解。以幫助風控從業人員從黑產、用戶行為事件、特徵、模型演算法、策略、處置方法等方面系統地理解風控系統原理，並掌握將這些原理在業務中落地的能力，建立完整的風控運營體系。
本書適合企業CRO、風控策略、風控演算法等風控從業者閱讀，也可供企業CEO、CTO、CIO、產品經理、產品運營等產品規劃、設計、運營人員參考學習。
作者介紹
唐會軍//梁?//魏平順//孫曉?//裘舜偉等|責編:李曉波
目錄
自序
第1章 數字風控概述
1.1 風控簡介
1.1.1 風控的定義
1.1.2 風控的發展
1.2 風控的目的
1.3 認識數字風控
1.4 數字風控的特點
1.4.1 布控體系
1.4.2 策略體系
1.4.3 畫像體系
1.4.4 運營體系
第2章 風險分析
2.1 基礎工具與資源
2.1.1 手機號與微信號資源
2.1.2 設備工具
2.1.3 IP資源
2.1.4 驗證碼
2.1.5 真人認證
2.2 風險場景
2.2.1 賬號安全
2.2.2 營銷場景
2.2.3 刷量
2.2.4 廣告導流
2.2.5 網路詐騙
2.2.6 交易場景
2.2.7 其他風險場景
2.3 風險發展趨勢
第3章 數字風控體系建設
3.1 體系架構
3.1.1 體系構成
3.1.2 體系運行
3.2 布控體系
3.3 識別體系
3.3.1 名單
3.3.2 關聯策略
3.3.3 頻度策略
3.3.4 時域策略
3.3.5 聚集策略
3.3.6 趨同策略
3.3.7 設備指紋
3.3.8 演算法體系
3.3.9 畫像體系
3.4 處置體系
3.4.1 二次驗證類
3.4.2 限制提示類
3.4.3 人工審核類
3.5 運營體系
3.5.1 發現問題
3.5.2 分析問題
3.5.3 解決問題
第4章 數字風控平台設計
4.1 數字風控平台整體設計
4.2 數字風控平台組件
4.2.1 策略管理平台
4.2.2 變數管理平台
4.2.3 模型管理平台
4.2.4 實驗管理平台
4.2.5 案例管理平台
4.2.6 報表管理平台
4.3 數字風控平台的架構設計
4.3.1 架構與模塊設計
4.3.2 調用流程設計
4.4 數字風險識別引擎設計
4.4.1 決策引擎
4.4.2 實時統計引擎
4.4.3 模型引擎
4.4.4 畫像引擎
第5章 賬號安全保護
5.1 賬號註冊與登錄
5.1.1 註冊登錄方式
5.1.2 風險差異
5.1.3 風險分類
5.2 賬號安全保護
5.2.1 布控目的
5.2.2 布控方式
5.2.3 布控案例
5.3 賬號風險識別
5.3.1 惡意註冊與惡意登錄賬號識別
5.3.2 交易賬號識別
5.3.3 盜號撞庫賬號識別
5.3.4 機器註冊模型識別
5.4 賬號安全中的處置
5.4.1 註冊處置
5.4.2 登錄處置
5.4.3 小結
5.5 監控
5.5.1 實時監控與報警
5.5.2 核心指標監控
第6章 營銷風控
6.1 拉新營銷風險
6.1.1 拉新風險分類
6.1.2 活動常見類型
6.1.3 相應黑產路徑
6.2 拉新風控布控
6.2.1 行為事件埋點及特殊參數
6.2.2 布控體系及樣例
6.3 拉新風險識別
6.3.1 農場設備識別
6.3.2 拉新團伙識別
6.3.3 拉新風險用戶分級演算法
6.4 拉新風險處置與監控
6.4.1 典型拉新風險處置方法
6.4.2 拉新風險監控
6.5 促活營銷風險
6.5.1 常見活動類型
6.5.2 常見黑產路徑
6.6 促活風控布控
6.6.1 行為事件埋點及特殊參數
6.6.2 布控串聯體系及樣例
6.7 促活風險識別
6.7.1 設備風險識別
6.7.2 行為風險識別
6.8 促活風險處置與監控
6.8.1 處置方法
6.8.2 監控方法
第7章 交易支付風控
7.1 交易支付風險分類
7.1.1 盜卡盜刷
7.1.2 詐騙交易
7.1.3 惡意退款
7.2 交易風控布控
7.2.1 布控目的
7.2.2 布控方式
7.2.3 布控案例
7.3 交易風險識別
7.3.1 交易風險識別策略
7.3.2 惡意退款識別策略
7.3.3 盜卡盜刷識別演算法
7.3.4 交易欺詐團伙識別演算法
7.4 交易風險處置與監控
7.4.1 典型交易風險處置方法
7.4.2 交易風險監控
第8章 應用內生態風控
8.1 廣告導流風控
8.1.1 廣告導流風險
8.1.2 廣告導流布控
8.1.3 廣告導流風險識別
8.1.4 廣告導流風險處置方法
8.1.5 廣告導流生態風險監控
8.2 刷榜刷單風控
8.2.1 刷榜刷單風險
8.2.2 刷榜刷單布控
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