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某電商平臺會員類商家識別項目
實現了消費者圈選效率和準確性的大幅提高
客戶檔案
某電商平臺面臨隨著會員上線后，大量類商家涌入的問題，這些商家威脅到了用戶及店鋪的權益。為了解決這一問題，該平臺推出了會員準入風控系統，但該系統在應用時存在門檻較高，影響了會員規模的擴張。

業務挑戰

? 高門檻的風控系統限制了會員規模的擴大。

?

? 需要更精準地識別并區分會員和品類商家，以保護消費者和店鋪權益。

?

? 在促銷活動如雙十一期間需加強風控措施，保障消費者權益。

?

解決方案

? 數據驅動的風控模型：利用高維空間行為特征和聚類算法（如DBSCAN、OPTICS等）開發會員識別模型，實現精準分類。

? 模型準確性校驗：通過算法引擎庫（如LOF、MDCA等）和校驗技術確保風控模型的高準確性和可靠性。

? 個性化風險管理：應用聯邦學習技術定制個性化商家和會員風控模型，提升風險管理的適應性和效果。

? 自動化風險防控：實施自動化攔截和風險處置流程，及時更新風險名單，有效防范和管理潛在風險。

方案優勢
  • 先進技術應用：
    采用高維空間聚類算法和算法引擎庫，提高識別精度和模型適應性。
  • 個性化與自動化結合：
    結合個性化風控模型和自動化風險管理，實現高效精準的風險控制。
  • 全面風險管理：
    通過模型校驗和行業信息共享，提供全方位的風險防控，保障業務穩定發展。
客戶價值
提高效率和準確性：

通過全量消費者與會員類商家識別模型，大幅提高了圈選效率和準確性。

加強風控措施：

特別是在雙十一等大型促銷活動期間，加強了風控措施，保障了消費者權益。

促進信息共享：

通過分享風控成果給風控BP，促進了行業信息的共享與合作。

業務發展保障：

自動化運行模型為業務發展提供了可靠的風險防控保障。

代碼：000034.SZ
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