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數字風控體系:設計與實踐 版權信息
- ISBN：9787111737469
- 條形碼：9787111737469 ; 978-7-111-73746-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字風控體系:設計與實踐 本書特色
本書由數美科技CEO、CTO領銜執筆，基于作者團隊近十年一線風控經驗的沉淀與總結，重點闡述數字風控的原理和針對典型的風控場景詳細地介紹風控的實踐。小紅書、VIVO、愛奇藝等企業技術、風控相關負責人力薦。
數字風控體系:設計與實踐 內容簡介
數字風控體系：設計與實踐系統地講解了基于人工智能技術搭建數字風控體系的原理與實踐，并通過典型行業的風控實踐對風控體系的每個部分進行了詳細的講解。以幫助風控從業人員從黑產、用戶行為事件、特征、模型算法、策略、處置方法等方面系統地理解風控系統原理，并掌握將這些原理在業務中落地的能力，建立完整的風控運營體系。同時，也希望能夠幫助企業的CEO/CTO/CIO/產品經理/產品運營等產品規劃、設計、運營人員理解風控的必要性和原理，在產品規劃設計運營中兼顧風險控制，以便更好地推動產品的發展。 數字風控體系：設計與實踐適合企業CRO、風控策略、風控算法等風控從業者閱讀，也可供企業CEO、CTO、CIO、產品經理、產品運營等產品規劃、設計、運營人員參考學習。
數字風控體系:設計與實踐 目錄
自序
第1章 數字風控概述/
1.1風控簡介/
1.1.1風控的定義/
1.1.2風控的發展/
1.2風控的目的/
1.3認識數字風控/
1.4數字風控的特點/
1.4.1布控體系/
1.4.2策略體系/
1.4.3畫像體系/
1.4.4運營體系/
第2章 風險分析/
2.1基礎工具與資源/
2.1.1手機號與微信號資源/
2.1.2設備工具/
2.1.3IP資源/
2.1.4驗證碼/
2.1.5真人認證/
2.2風險場景/
2.2.1賬號安全/
2.2.2營銷場景/
2.2.3刷量/
2.2.4廣告導流/
2.2.5網絡詐騙/
2.2.6交易場景/
2.2.7其他風險場景/
2.3風險發展趨勢/
第3章 數字風控體系建設/
3.1體系架構/
3.1.1體系構成/
3.1.2體系運行/
3.2布控體系/
3.3識別體系/
3.3.1名單/
3.3.2關聯策略/
3.3.3頻度策略/
3.3.4時域策略/
3.3.5聚集策略/
3.3.6趨同策略/
3.3.7設備指紋/
3.3.8算法體系/
3.3.9畫像體系/
3.4處置體系/
3.4.1二次驗證類/
3.4.2限制提示類/
3.4.3人工審核類/
3.5運營體系/
3.5.1發現問題/
3.5.2分析問題/
3.5.3解決問題/
第4章 數字風控平臺設計/
4.1數字風控平臺整體設計/
4.2數字風控平臺組件/
4.2.1策略管理平臺/
4.2.2變量管理平臺/
4.2.3模型管理平臺/
4.2.4實驗管理平臺/
4.2.5案例管理平臺/
4.2.6報表管理平臺/
4.3數字風控平臺的架構設計/
4.3.1架構與模塊設計/
4.3.2調用流程設計/
4.4數字風險識別引擎設計/
4.4.1決策引擎/
4.4.2實時統計引擎/
4.4.3模型引擎/
4.4.4畫像引擎/
第5章 賬號安全保護/
5.1賬號注冊與登錄/
5.1.1注冊登錄方式/
5.1.2風險差異/
5.1.3風險分類/
5.2賬號安全保護/
5.2.1布控目的/
5.2.2布控方式/
5.2.3布控案例/
5.3賬號風險識別/
5.3.1惡意注冊與惡意登錄賬號識別/
5.3.2交易賬號識別/
5.3.3盜號撞庫賬號識別/
5.3.4機器注冊模型識別/
5.4賬號安全中的處置/
5.4.1注冊處置/
5.4.2登錄處置/
5.4.3小結/
5.5監控/
5.5.1實時監控與報警/
5.5.2核心指標監控/
第6章 營銷風控/
6.1拉新營銷風險/
6.1.1拉新風險分類/
6.1.2活動常見類型/
6.1.3相應黑產路徑/
6.2拉新風控布控/
6.2.1行為事件埋點及特殊參數/
6.2.2布控體系及樣例/
6.3拉新風險識別/
6.3.1農場設備識別/
6.3.2拉新團伙識別/
6.3.3拉新風險用戶分級算法/
6.4拉新風險處置與監控/
6.4.1典型拉新風險處置方法/
6.4.2拉新風險監控/
6.5促活營銷風險/
6.5.1常見活動類型/
6.5.2常見黑產路徑/
6.6促活風控布控/
6.6.1行為事件埋點及特殊參數/
6.6.2布控串聯體系及樣例/
6.7促活風險識別/
6.7.1設備風險識別/
6.7.2行為風險識別/
6.8促活風險處置與監控/
6.8.1處置方法/
6.8.2監控方法/
第7章 交易支付風控/
7.1交易支付風險分類/
7.1.1盜卡盜刷/
7.1.2詐騙交易/
7.1.3惡意退款/
7.2交易風控布控/
7.2.1布控目的/
7.2.2布控方式/
7.2.3布控案例/
7.3交易風險識別/
7.3.1交易風險識別策略/
7.3.2惡意退款識別策略/
7.3.3盜卡盜刷識別算法/
7.3.4交易欺詐團伙識別算法/
7.4交易風險處置與監控/
7.4.1典型交易風險處置方法/
7.4.2交易風險監控/
第8章 應用內生態風控/
8.1廣告導流風控/
8.1.1廣告導流風險/
8.1.2廣告導流布控/
8.1.3廣告導流風險識別/
8.1.4廣告導流風險處置方法/
8.1.5廣告導流生態風險監控/
8.2刷榜刷單風控/
8.2.1刷榜刷單風險/
8.2.2刷榜刷單布控/
8.2.3刷榜刷單識別算法/
8.2.4刷榜風險處置方法/
8.2.5刷榜風險監控/
后記/
第1章 數字風控概述/
1.1風控簡介/
1.1.1風控的定義/
1.1.2風控的發展/
1.2風控的目的/
1.3認識數字風控/
1.4數字風控的特點/
1.4.1布控體系/
1.4.2策略體系/
1.4.3畫像體系/
1.4.4運營體系/
第2章 風險分析/
2.1基礎工具與資源/
2.1.1手機號與微信號資源/
2.1.2設備工具/
2.1.3IP資源/
2.1.4驗證碼/
2.1.5真人認證/
2.2風險場景/
2.2.1賬號安全/
2.2.2營銷場景/
2.2.3刷量/
2.2.4廣告導流/
2.2.5網絡詐騙/
2.2.6交易場景/
2.2.7其他風險場景/
2.3風險發展趨勢/
第3章 數字風控體系建設/
3.1體系架構/
3.1.1體系構成/
3.1.2體系運行/
3.2布控體系/
3.3識別體系/
3.3.1名單/
3.3.2關聯策略/
3.3.3頻度策略/
3.3.4時域策略/
3.3.5聚集策略/
3.3.6趨同策略/
3.3.7設備指紋/
3.3.8算法體系/
3.3.9畫像體系/
3.4處置體系/
3.4.1二次驗證類/
3.4.2限制提示類/
3.4.3人工審核類/
3.5運營體系/
3.5.1發現問題/
3.5.2分析問題/
3.5.3解決問題/
第4章 數字風控平臺設計/
4.1數字風控平臺整體設計/
4.2數字風控平臺組件/
4.2.1策略管理平臺/
4.2.2變量管理平臺/
4.2.3模型管理平臺/
4.2.4實驗管理平臺/
4.2.5案例管理平臺/
4.2.6報表管理平臺/
4.3數字風控平臺的架構設計/
4.3.1架構與模塊設計/
4.3.2調用流程設計/
4.4數字風險識別引擎設計/
4.4.1決策引擎/
4.4.2實時統計引擎/
4.4.3模型引擎/
4.4.4畫像引擎/
第5章 賬號安全保護/
5.1賬號注冊與登錄/
5.1.1注冊登錄方式/
5.1.2風險差異/
5.1.3風險分類/
5.2賬號安全保護/
5.2.1布控目的/
5.2.2布控方式/
5.2.3布控案例/
5.3賬號風險識別/
5.3.1惡意注冊與惡意登錄賬號識別/
5.3.2交易賬號識別/
5.3.3盜號撞庫賬號識別/
5.3.4機器注冊模型識別/
5.4賬號安全中的處置/
5.4.1注冊處置/
5.4.2登錄處置/
5.4.3小結/
5.5監控/
5.5.1實時監控與報警/
5.5.2核心指標監控/
第6章 營銷風控/
6.1拉新營銷風險/
6.1.1拉新風險分類/
6.1.2活動常見類型/
6.1.3相應黑產路徑/
6.2拉新風控布控/
6.2.1行為事件埋點及特殊參數/
6.2.2布控體系及樣例/
6.3拉新風險識別/
6.3.1農場設備識別/
6.3.2拉新團伙識別/
6.3.3拉新風險用戶分級算法/
6.4拉新風險處置與監控/
6.4.1典型拉新風險處置方法/
6.4.2拉新風險監控/
6.5促活營銷風險/
6.5.1常見活動類型/
6.5.2常見黑產路徑/
6.6促活風控布控/
6.6.1行為事件埋點及特殊參數/
6.6.2布控串聯體系及樣例/
6.7促活風險識別/
6.7.1設備風險識別/
6.7.2行為風險識別/
6.8促活風險處置與監控/
6.8.1處置方法/
6.8.2監控方法/
第7章 交易支付風控/
7.1交易支付風險分類/
7.1.1盜卡盜刷/
7.1.2詐騙交易/
7.1.3惡意退款/
7.2交易風控布控/
7.2.1布控目的/
7.2.2布控方式/
7.2.3布控案例/
7.3交易風險識別/
7.3.1交易風險識別策略/
7.3.2惡意退款識別策略/
7.3.3盜卡盜刷識別算法/
7.3.4交易欺詐團伙識別算法/
7.4交易風險處置與監控/
7.4.1典型交易風險處置方法/
7.4.2交易風險監控/
第8章 應用內生態風控/
8.1廣告導流風控/
8.1.1廣告導流風險/
8.1.2廣告導流布控/
8.1.3廣告導流風險識別/
8.1.4廣告導流風險處置方法/
8.1.5廣告導流生態風險監控/
8.2刷榜刷單風控/
8.2.1刷榜刷單風險/
8.2.2刷榜刷單布控/
8.2.3刷榜刷單識別算法/
8.2.4刷榜風險處置方法/
8.2.5刷榜風險監控/
后記/
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數字風控體系:設計與實踐 作者簡介
數美科技創始人兼CEO：唐會軍
南開大學碩士、北京數美時代科技有限公司創始人兼CEO、大數據和人工智能領域專家、中國通信學會數據安全委員會委員。曾先后出任百度“系統技術委員會主席”和360高級技術總監，具有十余年互聯網大數據在線產品研發與管理經驗。
數美科技聯合創始人兼CTO：梁堃
北京大學計算機碩士、北京數美時代科技有限公司CTO、人工智能領域專家。曾先后在百度、小米擔任高級工程師、架構師等職位。擁有多年機器學習、人工智能、風控體系與平臺建設、風控算法等實戰經驗。
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