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    大數據形勢下,羊毛黨的攻防戰進入了更加精細化的階段

    作者: 大數據觀察來源: 大數據觀察時間:2017-07-01 15:11:020

    攻篇

    “想賺錢,來擼羊毛”!

    在百度搜索輸入“羊毛黨”,推廣欄中最醒目的就是以上的“標題”。

    “羊毛黨”,是指專門選擇各互聯網渠道的優惠促銷活動,以相對較低成本甚至零成本換取物質上實惠的人群。

    羊毛黨的發源,來自于互聯網的的各種推廣,羊毛黨的崛起與發羊廣大,很大程度上是源于互聯網金融,更精準的說是P2P的興起。金融離錢最近,互聯網金融薅羊毛也成為羊毛黨的大金礦。

    2015年初,廣州一小型P2P平臺“民間財富”出現提現困難,該平臺一直充斥著各種優惠活動:比如《12月份優惠活動》、《推薦人人有獎》、《2015年1月優惠活動》、《2015年2月優惠活動》、《注冊送現金活動》……。滿滿的獎勵吸引了一批羊毛黨在平臺上剪羊毛,該平臺最終倒閉加入P2P跑路大軍之一。

    羊毛黨看中的不僅僅是小平臺,P2P金融的一哥陸金所也身受其擾。

    羊毛黨各大小平臺對羊毛黨都是又愛又恨,羊毛黨并非客戶粘性很高的正常投資者,一旦獎勵拿到手,羊毛黨就要抽身出去,那么,平臺勢必面臨沒有投資者接盤的尷尬,所以平臺就要持續不斷的獎勵,以吸引羊毛黨繼續剪羊毛。

    羊毛黨從誕生,到成長,成熟,其實都是順應著P2P的發展過程。截至2015年12月底,互聯網金融行業運營平臺達到了2595家,相比2014年底增長了1020家,絕對增量超過2014年再創歷史新高。據資料分析,2015年中國的羊毛黨規模估計在二十萬到上百萬之間,規模也達到了頂峰。

    2016年隨著P2P網貸平臺層面管理機制逐步成型,行業的盤整,P2P平臺數量或呈現下降趨勢。P2P網貸模式將向細分多元化和運營精細化發展。與此對應,羊毛黨群體呈現縮水趨勢,主要有以下兩個方面的原因。一方面,隨著各平臺聯合監管單位和機構開展對羊毛黨的打擊工作,增強其反薅羊毛技術,越來越多的低級別羊毛黨的收益率降低,從而退出羊毛黨隊伍;一方面,很大一部分理性的羊毛黨目前是半投資半擼毛的狀態存在這個行業里,他們一部分資金配比在自己認為絕對安全的網貸平臺里面,一部分資金配比在相對安全的平臺里面,多以風投,上市,國資系為主,然后剩下的資金多以擼毛形式存在于草根平臺之間。這些羊毛黨有部分比例轉化為質量較高的投資人,也在一定程度上減少了羊毛黨群體的規模。

    羊毛黨的利益鏈條:最前端是軟件制作團伙,專門制作各種自動、半自動的黑產工具,比如自動注冊機、刷單自動機等,大大增加了羊毛黨的操作效率;在中端,有賬號出售團伙,他們通過黑客的地下社工庫找到一些用戶數據,或直接從各大平臺竊取用戶信息,公開售賣,據稱,現在黑市有200多萬的用戶數據流通;另外,還有短信代接平臺,可以自動生成手機號碼,并能接受驗證碼。后端是職業刷手進行具體操作。他們常見的操作模式是,三五人組成一個工作室,批量注冊。比如,P2P公司初期在注冊時,只要求銀行卡和注冊人姓名一致,比如注冊人叫“張三”,他們找到幾百個張三的用戶信息,然后統一綁定在一張“張三”的銀行卡下提現。一個毫無安全防備的網貸平臺,面對這樣的高級刷客,幾乎無還手之力,他們每日收入可達到幾萬,甚至幾十萬。

    羊毛黨具有敏銳的觸角,隱蔽的身形,快速的響應。每每讓互聯網金融的商家無從著手。但“凡走過必留下痕跡”,羊毛黨雖然狡猾,在大數據環境下,其依然會留下大量行為痕跡,這些行為痕跡經過系統分析后,可以被用來判斷羊毛黨的類型, 并根據類型制定響應的處理措施。

    大數據形勢下,羊毛黨的攻防戰進入了更加精細化的階段。

    防篇

    隨著技術的發展,大量數據日志正在被大數據技術收集,處理,整合并應用, 羊毛黨的數據軌跡也逐漸完整與清晰。

    羊毛黨的數據痕跡主要有以下幾大類:

    網絡行為,互聯網作為羊毛黨的主要渠道,作為一個天生的強技術通道,接入IP地址,Hostname, 路由設備日志,運營商接入基站都可以留存大量的網絡行為日志,完整的網絡日志可以形成一條羊毛用戶網絡路徑,客觀反映羊毛黨的網絡行為軌跡。

    設備動態行為,新的手機及手持設備往往會內置眾多的運動傳感器, 傳感器會手機手機設備的動態行為包括位置變化幅度, 變化頻次, 變化規律等信息, 從而通過數據計算判斷設備的動態行為。

    平臺行為,被擼平臺往往有很多的平臺行為及過程,包括注冊,綁卡,瀏覽,交易,提現。每個過程都會留下很多行為軌跡,而羊毛黨特別是其中的機器羊毛黨的行為軌跡更是有其特殊性。

    交易行為,商人無利不起早,羊毛黨更是如此,羊毛黨會對平臺的產品做詳細的對比分析, 找出其中ROI最大化的薅方案。其交易的產品,交易金額和交易時間都是最佳化設計。

    手機的整體行為,在移動互聯網下, 羊毛黨的主要工具都是手機, 每臺手機上安裝的互聯網金融平臺數,活躍時間,甚至于羊毛黨對手機終端的偏好都可以留下一定的行為軌跡。

    這些來自羊毛黨的多方行為數據通過設備指紋, 帳號ID,及更多的數據實體整合到一起形成一張羊毛黨個人行為的數據圖譜。

    下圖展示了一張匯集了多個數據源的羊毛黨數據圖譜,從圖譜中可以直觀的多看到一臺安卓設備通過多次刷機形成了19臺虛擬設備,這19臺設備注冊了19個賬號完成了19次薅羊毛行動的數據軌跡。

     

     

    依托于大數據技術我們可以建立羊毛人群精細化運營的兩大核心能力:人群識別能力和人群運營能力。

    羊毛黨人群識別能力:羊毛黨人群的識別能力是整個運營能力的基礎,是通過大數據業務分析和技術分析手段特別是特征工程能力對用戶留下的海量數據痕跡進行處理,通過多重數據關聯疊加后利用特征工程找出羊毛人群的行為規則;

    用戶分群運營能力:在識別羊毛黨后,平臺需對羊毛用戶進一步細化分析,綜合評判各細分人群對平臺的影響,并依照平臺的目標制定差異化運營措施,并從技術和業務角度制定響應的運營措施,實現對羊毛人群的防,攔,拉,疏。

    作為領先的大數據踐行者,TalkingData建立了完整的APAA大數據運營體系,通過數據獲取,數據準備,數據分析,運營實施的運營閉環體系,支撐互聯網金融平臺羊毛黨精細化運營能力的實現。

     

     

    基于大數據能力對欺詐用戶進行識別和分群后,才可以對其進行差異化運營:面向黑名單用戶,限制其在平臺的行為操作,防止其薅取羊毛;面向灰名單用戶,需結合階段性考核指標,通過對閾值的調整,動態調整其規模;面向疑似潛在的價值用戶,對其進行用戶維系運營,以此實現用戶差異化經營,提升運營能力。

    具體的防治可以通過業務和技術相結合的手段綜合防治, 下圖展示了精細化運營的體系。

     

     

    在技術層面通過圖數據庫建立多維數據的關聯,高效實現羊毛人行為規則和群體規則的發現,并進而采用反羊毛黨黑白名單數據庫和欺詐規則引擎對欺詐用戶群進行實時防治操作,有效保障對羊毛黨群體的防治。

    持久戰

    羊毛黨在企業發展的不同階段,將給企業帶來不同的影響:一方面能夠為企業快速累積用戶規模與交易規模,推動平臺快速發展;另一方面占據了企業大量的營銷成本,加大企業獲客和維系難度,提升企業潛在的流動性風險。

    羊毛黨本身的能力也在不斷的進化, 從初級羊毛黨的散客無團體特性到中級羊毛黨的專業化咨詢獲取能力,進一步發展到專業羊毛黨的專業欺詐能力,更高級的發展到羊毛團的欺詐聯盟。

    羊毛黨的業務能力和技術能力都在同步增長, 羊毛黨的行為也不斷向短,頻,快的方向發展。傳統防治的黑白名單和靜態規則等方式逐漸不能滿足精細化運營的需求。

    TalkingData正在聯合大數據生態中的領先企業共同從數據源, 數據處理能力等多個方面聯合開發智能防羊毛顧問的技術, 從機器學習, 自動防治,模式分析等多個技術領域不斷提升羊毛黨的識別和防治能力。

     

     

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