大數(shù)據(jù)挖出：誰在薅互聯(lián)網(wǎng)金融的羊毛

大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)金融羊毛黨

鮑忠鐵 | 2016-11-28 11:35

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】互聯(lián)網(wǎng)金融公司對于羊毛黨的感情是愛恨交織的：一方面要屏蔽掉那些“專職羊毛黨”和“團長羊毛黨”，另一方面又要吸引第一代羊毛黨幫助提升流量和用戶數(shù)。基于圖數(shù)據(jù)庫的“羊毛黨反欺詐評分模型”能夠幫助企業(yè)識別出它“愛”的羊毛黨，拒絕那些它“恨”的羊毛黨

卒于“羊毛黨”，P2P公司的一大死因

2014年6月，廣州新成立一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司。為了吸引消費者購買自己的理財產(chǎn)品，這家公司發(fā)行了價值2個億的各類優(yōu)惠券。但僅僅不到半年的時間，公司便宣告倒閉。原來這些優(yōu)惠券，全部都被一個“人”搶走了，確切的說，是一個5000人的“羊毛黨”團隊。

他們搶了優(yōu)惠券后，全部用于購買期限在半年內(nèi)兌換的理財產(chǎn)品，而金融公司在短期內(nèi)沒有足夠的資金應(yīng)對，最終導(dǎo)致破產(chǎn)。

在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中，類似這樣被“羊毛黨”傷害的例子還有很多。

羊毛黨，起源于互聯(lián)網(wǎng)金融的P2P平臺，是指那些專門選擇互聯(lián)網(wǎng)渠道的優(yōu)惠促銷活動，以低成本甚至零成本換取物質(zhì)上的實惠的人。拼搶這些促銷活動的行為被稱為“薅羊毛”。具體到互聯(lián)網(wǎng)金融公司的業(yè)務(wù)，就是很多在手機App中搶紅包、代金券的羊毛黨對互聯(lián)網(wǎng)金融有什么影響？有什么辦法可以識別出他們么？

進階的羊毛黨，已開始規(guī)?；瘜I(yè)化

我們TalkingData團隊根據(jù)羊毛黨的不同特點將他們劃分成了四個類型。

初級羊毛黨多是一些“愛占小便宜”的散客，他們常常是零散進行薅羊毛活動。中級羊毛黨常通過一些羊毛群獲得相關(guān)資訊，積極參加薅羊毛活動，開始呈現(xiàn)出一種松散的組織形態(tài)。初級和中級羊毛黨都屬于第一代羊毛黨，是“業(yè)余玩家”。

第三類是“專職羊毛黨”，他們是工具化的“職業(yè)玩家”，屬于第二代羊毛黨。一方面，他們會使用代理IP讓反欺詐系統(tǒng)無法判斷它的位置；另一方面，他們還使用大量的虛擬號自動注冊。甚至有專門的收碼平臺幫你輸入驗證碼，費用從每次1毛到2.5毛不等。

最高級的第四類是“團長羊毛黨”，屬于第三代羊毛黨。他們是羊毛黨中的“正規(guī)軍”，有組織、有紀律，利用手中的羊毛聯(lián)盟等資源進行刷單刷量，獲取經(jīng)濟效益。有一家團長羊毛黨公司，憑借幾千萬個蘋果賬號刷單規(guī)模，他們可以決定每日app store中游戲的下載排名。一個月僅app刷量業(yè)務(wù)就可以達到兩三個億的流水，收入非?？捎^。

“大數(shù)據(jù)”羊毛黨，靠大數(shù)據(jù)識別

越過層層反欺詐手段、利用大量的id和帳號進行刷單……仔細一看，這些羊毛黨也可以算是“大數(shù)據(jù)公司” 了。那么對付“大數(shù)據(jù)公司”，當然也要用大數(shù)據(jù)的手段。針對不同客戶的需求，我們在實踐中總結(jié)出了一套完整的“羊毛黨反欺詐評分模型”。

我們從設(shè)備物理地址、APP內(nèi)部行為信息、交易信息、App競品安裝情況等四個維度大數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建了評分模型。這套模型主要用了圖數(shù)據(jù)庫（graph database）技術(shù)，它可以通過點和邊把所有數(shù)據(jù)連在一起，便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)系。Neo4j是目前較優(yōu)秀的一款圖數(shù)據(jù)庫開源軟件，在處理關(guān)系型數(shù)據(jù)時效率很高。

如果想看一個設(shè)備上有多少個用戶數(shù)。原始的數(shù)據(jù)庫是很難看出規(guī)律的，但如果用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫做一些圖譜計算和可視化處理，模型就好看多了。

上圖中紅點代表了一個手機設(shè)備，其他顏色的則代表了不同的元素。從圖中可以清晰地看出，這一個手機設(shè)備通過多次刷機形成了19臺虛擬設(shè)備，這19臺設(shè)備注冊了19個賬號完成了19次薅羊毛行動的數(shù)據(jù)軌跡。這是通過設(shè)備物理地址來判斷羊毛黨的案例之一。

其次，App內(nèi)的點擊行為也可以是判斷依據(jù)。由于羊毛黨都是機器操作，它們在APP中瀏覽優(yōu)惠券并點擊的時間間隔要遠小于普通用戶，而且往往一旦搶到紅包就再也不登錄了。通過這些特點我們可以找出一些疑似羊毛黨。

此外，注冊和交易時間間隔，單個用戶參與活動頻率，交易頻次，提現(xiàn)頻率、營銷返現(xiàn)、刷訂單等行為，都是羊毛黨反欺詐評分模型的判斷依據(jù)。通過這個模型，公司就可以將所有用戶打分，找出不同類型的羊毛黨。

讓人“又愛又恨”的羊毛黨

羊毛黨雖然讓很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司遭受了巨大損失，但是這些公司也并不想將羊毛黨們“趕盡殺絕”。因為一定數(shù)量的羊毛黨能夠有效幫助那些處在成長期的互聯(lián)網(wǎng)金融公司，為它們快速積累用戶規(guī)模和交易規(guī)模，推動平臺快速發(fā)展。這些數(shù)據(jù)的提升可以作為企業(yè)下一步找風(fēng)投的融資籌碼。

但這也是一枚硬幣的正反面：羊毛黨如果太多，就會大大加大互聯(lián)網(wǎng)金融公司的獲客成本，使他們無法接觸到自己的目標客戶，甚至發(fā)生惡性擠兌，導(dǎo)致公司破產(chǎn)。

所以互聯(lián)網(wǎng)金融公司對于羊毛黨的感情是愛恨交織的：一方面要屏蔽掉那些“專職羊毛黨”和“團長羊毛黨”，另一方面又要吸引第一代羊毛黨幫助提升流量和用戶數(shù)。基于圖數(shù)據(jù)庫的“羊毛黨反欺詐評分模型”能夠幫助企業(yè)識別出它“愛”的羊毛黨，拒絕那些它“恨”的羊毛黨。

來源：DT財經(jīng)

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