某电商平台会员类商家识别项目 - 行业案例 - 28圈集团

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。