• 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。
• 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。
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。
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。
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。
自动化运行模型为业务发展提供了可靠的风险防控保障。
版权所有2016-2024 神州数码集团股份有限公司,保留一切权利。 京ICP备05051615号-1 京公网安备 11010802037792号