风控决策天平

Posted 2021-11-08 master-dragon

考虑618、双11等核心大促交易的实际情况，对于有风险的订单(比如黄牛订单)是否要真正的被风控拦截，这不是简单的判断就好，需要结合商业和交易体验等考虑。我们既要保证交易量，也要保证用户体验，让用户/商家在大促活动中玩的开心，当然作为平台我们也不希望资损特别严重。😄😄😄

比如，对于已经判断为风险订单，是否真的还要拦截

• 如果继续拦截

  • 是不是大促活动会进行很多拦截，那么普通消费者下单买东西买不了的情况会增多，用户体验不好，舆论要来了；且交易成功量是不是没法保障了，程序员不好交差咯

• 如果放过一些拦截

  • 消费者会舒服点了，那么是不是商家、平台资损严重，没能将大促的优惠券，红包等真正让利给普通消费者：即撸羊毛比较严重

所以日常情况下（如下图）

在大促期间要变成

即除了常规的风险判断外，需要加一层【天平决策】，即是否对风险交易继续拦截，还是故意放过一些风险交易。

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实际情况是需要【天平决策】，那么我们需要考虑风险交易要放过：什么样的风险交易要放过，放过多少。比如如下思考

1. 保证交易量90%要成功，那么最多放过10%；比如常规风险15%，那么这15%的风险交易中就必须选择50%来进行放过
2. 放过肯定是同时期资损最少的那些风险：尽可能的保障交易的同时，降低资损
3. 显然有些交易是不能放过的，比如涉及黄赌毒、政治等，必须拦截
4. 考虑到大促活动qps很高，且qps曲线是有一些变化规律的，显然我们每秒都要预测进行一些资损统计和风险交易的放过

如上对风控中决策天平的由来,思考进行了阐述，相信读者(任何普通人)应该大致理解了这个概念；

而这也是如下博文中描述的阿里双11的真实情况

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• 博文标题：《“刺激”2017双11 阿里安全工程师首度揭秘智能风控平台MTEE3》