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数字风控体系:设计与实践 版权信息
- ISBN：9787111737469
- 条形码：9787111737469 ; 978-7-111-73746-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数字风控体系:设计与实践 本书特色
本书由数美科技CEO、CTO领衔执笔，基于作者团队近十年一线风控经验的沉淀与总结，重点阐述数字风控的原理和针对典型的风控场景详细地介绍风控的实践。小红书、VIVO、爱奇艺等企业技术、风控相关负责人力荐。
数字风控体系:设计与实践 内容简介
数字风控体系：设计与实践系统地讲解了基于人工智能技术搭建数字风控体系的原理与实践，并通过典型行业的风控实践对风控体系的每个部分进行了详细的讲解。以帮助风控从业人员从黑产、用户行为事件、特征、模型算法、策略、处置方法等方面系统地理解风控系统原理，并掌握将这些原理在业务中落地的能力，建立完整的风控运营体系。同时，也希望能够帮助企业的CEO/CTO/CIO/产品经理/产品运营等产品规划、设计、运营人员理解风控的必要性和原理，在产品规划设计运营中兼顾风险控制，以便更好地推动产品的发展。 数字风控体系：设计与实践适合企业CRO、风控策略、风控算法等风控从业者阅读，也可供企业CEO、CTO、CIO、产品经理、产品运营等产品规划、设计、运营人员参考学习。
数字风控体系:设计与实践 目录
自序
第1章 数字风控概述/
1.1风控简介/
1.1.1风控的定义/
1.1.2风控的发展/
1.2风控的目的/
1.3认识数字风控/
1.4数字风控的特点/
1.4.1布控体系/
1.4.2策略体系/
1.4.3画像体系/
1.4.4运营体系/
第2章 风险分析/
2.1基础工具与资源/
2.1.1手机号与微信号资源/
2.1.2设备工具/
2.1.3IP资源/
2.1.4验证码/
2.1.5真人认证/
2.2风险场景/
2.2.1账号安全/
2.2.2营销场景/
2.2.3刷量/
2.2.4广告导流/
2.2.5网络诈骗/
2.2.6交易场景/
2.2.7其他风险场景/
2.3风险发展趋势/
第3章 数字风控体系建设/
3.1体系架构/
3.1.1体系构成/
3.1.2体系运行/
3.2布控体系/
3.3识别体系/
3.3.1名单/
3.3.2关联策略/
3.3.3频度策略/
3.3.4时域策略/
3.3.5聚集策略/
3.3.6趋同策略/
3.3.7设备指纹/
3.3.8算法体系/
3.3.9画像体系/
3.4处置体系/
3.4.1二次验证类/
3.4.2限制提示类/
3.4.3人工审核类/
3.5运营体系/
3.5.1发现问题/
3.5.2分析问题/
3.5.3解决问题/
第4章 数字风控平台设计/
4.1数字风控平台整体设计/
4.2数字风控平台组件/
4.2.1策略管理平台/
4.2.2变量管理平台/
4.2.3模型管理平台/
4.2.4实验管理平台/
4.2.5案例管理平台/
4.2.6报表管理平台/
4.3数字风控平台的架构设计/
4.3.1架构与模块设计/
4.3.2调用流程设计/
4.4数字风险识别引擎设计/
4.4.1决策引擎/
4.4.2实时统计引擎/
4.4.3模型引擎/
4.4.4画像引擎/
第5章 账号安全保护/
5.1账号注册与登录/
5.1.1注册登录方式/
5.1.2风险差异/
5.1.3风险分类/
5.2账号安全保护/
5.2.1布控目的/
5.2.2布控方式/
5.2.3布控案例/
5.3账号风险识别/
5.3.1恶意注册与恶意登录账号识别/
5.3.2交易账号识别/
5.3.3盗号撞库账号识别/
5.3.4机器注册模型识别/
5.4账号安全中的处置/
5.4.1注册处置/
5.4.2登录处置/
5.4.3小结/
5.5监控/
5.5.1实时监控与报警/
5.5.2核心指标监控/
第6章 营销风控/
6.1拉新营销风险/
6.1.1拉新风险分类/
6.1.2活动常见类型/
6.1.3相应黑产路径/
6.2拉新风控布控/
6.2.1行为事件埋点及特殊参数/
6.2.2布控体系及样例/
6.3拉新风险识别/
6.3.1农场设备识别/
6.3.2拉新团伙识别/
6.3.3拉新风险用户分级算法/
6.4拉新风险处置与监控/
6.4.1典型拉新风险处置方法/
6.4.2拉新风险监控/
6.5促活营销风险/
6.5.1常见活动类型/
6.5.2常见黑产路径/
6.6促活风控布控/
6.6.1行为事件埋点及特殊参数/
6.6.2布控串联体系及样例/
6.7促活风险识别/
6.7.1设备风险识别/
6.7.2行为风险识别/
6.8促活风险处置与监控/
6.8.1处置方法/
6.8.2监控方法/
第7章 交易支付风控/
7.1交易支付风险分类/
7.1.1盗卡盗刷/
7.1.2诈骗交易/
7.1.3恶意退款/
7.2交易风控布控/
7.2.1布控目的/
7.2.2布控方式/
7.2.3布控案例/
7.3交易风险识别/
7.3.1交易风险识别策略/
7.3.2恶意退款识别策略/
7.3.3盗卡盗刷识别算法/
7.3.4交易欺诈团伙识别算法/
7.4交易风险处置与监控/
7.4.1典型交易风险处置方法/
7.4.2交易风险监控/
第8章 应用内生态风控/
8.1广告导流风控/
8.1.1广告导流风险/
8.1.2广告导流布控/
8.1.3广告导流风险识别/
8.1.4广告导流风险处置方法/
8.1.5广告导流生态风险监控/
8.2刷榜刷单风控/
8.2.1刷榜刷单风险/
8.2.2刷榜刷单布控/
8.2.3刷榜刷单识别算法/
8.2.4刷榜风险处置方法/
8.2.5刷榜风险监控/
后记/
第1章 数字风控概述/
1.1风控简介/
1.1.1风控的定义/
1.1.2风控的发展/
1.2风控的目的/
1.3认识数字风控/
1.4数字风控的特点/
1.4.1布控体系/
1.4.2策略体系/
1.4.3画像体系/
1.4.4运营体系/
第2章 风险分析/
2.1基础工具与资源/
2.1.1手机号与微信号资源/
2.1.2设备工具/
2.1.3IP资源/
2.1.4验证码/
2.1.5真人认证/
2.2风险场景/
2.2.1账号安全/
2.2.2营销场景/
2.2.3刷量/
2.2.4广告导流/
2.2.5网络诈骗/
2.2.6交易场景/
2.2.7其他风险场景/
2.3风险发展趋势/
第3章 数字风控体系建设/
3.1体系架构/
3.1.1体系构成/
3.1.2体系运行/
3.2布控体系/
3.3识别体系/
3.3.1名单/
3.3.2关联策略/
3.3.3频度策略/
3.3.4时域策略/
3.3.5聚集策略/
3.3.6趋同策略/
3.3.7设备指纹/
3.3.8算法体系/
3.3.9画像体系/
3.4处置体系/
3.4.1二次验证类/
3.4.2限制提示类/
3.4.3人工审核类/
3.5运营体系/
3.5.1发现问题/
3.5.2分析问题/
3.5.3解决问题/
第4章 数字风控平台设计/
4.1数字风控平台整体设计/
4.2数字风控平台组件/
4.2.1策略管理平台/
4.2.2变量管理平台/
4.2.3模型管理平台/
4.2.4实验管理平台/
4.2.5案例管理平台/
4.2.6报表管理平台/
4.3数字风控平台的架构设计/
4.3.1架构与模块设计/
4.3.2调用流程设计/
4.4数字风险识别引擎设计/
4.4.1决策引擎/
4.4.2实时统计引擎/
4.4.3模型引擎/
4.4.4画像引擎/
第5章 账号安全保护/
5.1账号注册与登录/
5.1.1注册登录方式/
5.1.2风险差异/
5.1.3风险分类/
5.2账号安全保护/
5.2.1布控目的/
5.2.2布控方式/
5.2.3布控案例/
5.3账号风险识别/
5.3.1恶意注册与恶意登录账号识别/
5.3.2交易账号识别/
5.3.3盗号撞库账号识别/
5.3.4机器注册模型识别/
5.4账号安全中的处置/
5.4.1注册处置/
5.4.2登录处置/
5.4.3小结/
5.5监控/
5.5.1实时监控与报警/
5.5.2核心指标监控/
第6章 营销风控/
6.1拉新营销风险/
6.1.1拉新风险分类/
6.1.2活动常见类型/
6.1.3相应黑产路径/
6.2拉新风控布控/
6.2.1行为事件埋点及特殊参数/
6.2.2布控体系及样例/
6.3拉新风险识别/
6.3.1农场设备识别/
6.3.2拉新团伙识别/
6.3.3拉新风险用户分级算法/
6.4拉新风险处置与监控/
6.4.1典型拉新风险处置方法/
6.4.2拉新风险监控/
6.5促活营销风险/
6.5.1常见活动类型/
6.5.2常见黑产路径/
6.6促活风控布控/
6.6.1行为事件埋点及特殊参数/
6.6.2布控串联体系及样例/
6.7促活风险识别/
6.7.1设备风险识别/
6.7.2行为风险识别/
6.8促活风险处置与监控/
6.8.1处置方法/
6.8.2监控方法/
第7章 交易支付风控/
7.1交易支付风险分类/
7.1.1盗卡盗刷/
7.1.2诈骗交易/
7.1.3恶意退款/
7.2交易风控布控/
7.2.1布控目的/
7.2.2布控方式/
7.2.3布控案例/
7.3交易风险识别/
7.3.1交易风险识别策略/
7.3.2恶意退款识别策略/
7.3.3盗卡盗刷识别算法/
7.3.4交易欺诈团伙识别算法/
7.4交易风险处置与监控/
7.4.1典型交易风险处置方法/
7.4.2交易风险监控/
第8章 应用内生态风控/
8.1广告导流风控/
8.1.1广告导流风险/
8.1.2广告导流布控/
8.1.3广告导流风险识别/
8.1.4广告导流风险处置方法/
8.1.5广告导流生态风险监控/
8.2刷榜刷单风控/
8.2.1刷榜刷单风险/
8.2.2刷榜刷单布控/
8.2.3刷榜刷单识别算法/
8.2.4刷榜风险处置方法/
8.2.5刷榜风险监控/
后记/
展开全部
数字风控体系:设计与实践 作者简介
数美科技创始人兼CEO：唐会军
南开大学硕士、北京数美时代科技有限公司创始人兼CEO、大数据和人工智能领域专家、中国通信学会数据安全委员会委员。曾先后出任百度“系统技术委员会主席”和360高级技术总监，具有十余年互联网大数据在线产品研发与管理经验。
数美科技联合创始人兼CTO：梁堃
北京大学计算机硕士、北京数美时代科技有限公司CTO、人工智能领域专家。曾先后在百度、小米担任高级工程师、架构师等职位。拥有多年机器学习、人工智能、风控体系与平台建设、风控算法等实战经验。
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