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？
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。