客户档案
某电商平台面临随着会员上线后,大量类商家涌入的问题,这些商家威胁到了用户及店铺的权益。为了解决这一问题,该平台推出了会员准入风控系统,但该系统在应用时存在门槛较高,影响了会员规模的扩张。

业务挑战

• 高门槛的风控系统限制了会员规模的扩大。

 

• 需要更精准地识别并区分会员和品类商家,以保护消费者和店铺权益。

 

• 在促销活动如双十一期间需加强风控措施,保障消费者权益。

 

解决方案

• 数据驱动的风控模型:利用高维空间行为特征和聚类算法(如DBSCAN、OPTICS等)开发会员识别模型,实现精准分类。

• 模型准确性校验:通过算法引擎库(如LOF、MDCA等)和校验技术确保风控模型的高准确性和可靠性。

• 个性化风险管理:应用联邦学习技术定制个性化商家和会员风控模型,提升风险管理的适应性和效果。

• 自动化风险防控:实施自动化拦截和风险处置流程,及时更新风险名单,有效防范和管理潜在风险。

方案优势
  • 先进技术应用:
    采用高维空间聚类算法和算法引擎库,提高识别精度和模型适应性。
  • 个性化与自动化结合:
    结合个性化风控模型和自动化风险管理,实现高效精准的风险控制。
  • 全面风险管理:
    通过模型校验和行业信息共享,提供全方位的风险防控,保障业务稳定发展。
客户价值
提高效率和准确性:

通过全量消费者与会员类商家识别模型,大幅提高了圈选效率和准确性。

加强风控措施:

特别是在双十一等大型促销活动期间,加强了风控措施,保障了消费者权益。

促进信息共享:

通过分享风控成果给风控BP,促进了行业信息的共享与合作。

业务发展保障:

自动化运行模型为业务发展提供了可靠的风险防控保障。