电商公司的风险控制与反作弊是做什么的？需要哪些技能与知识？
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。
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。