拼多多遭“羊毛党”围攻，有哪些技术手段识别羊毛党呢？

一、拼多多遭“羊毛党”围攻，有哪些技术手段识别羊毛党呢？

识别羊毛党呢？ 15

被薅羊毛我觉得应该加强：营销反作弊处理能力，需要做到实时识别刷单、刷票、刷券等营销作弊行为，就能有效郑逗防范羊毛党，我们家拦纤以前不注意这一点，出现了拼多多事件，马上在对接喊衡卖创蓝他们的羊毛盾产品，好不好用等待更新

二、商家促销活动就真的便宜吗，如何防范被商家套路？

双十一大促火热开启，每年的“双十一“都是一场购物大战，无论是线下还是线上各种商家都开始了看似无底线的降价活动引起一众消费者的狂欢，尤其是在网络购物平台上，有不少人趁着促销活动“薅羊毛”。那么，商家促销活动就真的便宜吗，我们该如何防范被商家套路呢？

商家促销活动是真的，但是商人做买卖是断不会往亏本去做的，除了商家在线上平台上误将相关的优惠设置错误导致“羊毛党”哄抢外，没有哪一个商家是不盈利的，甚至较于之前会盈利更多，而消费者也不见得能在促销活动上买大好到便宜的商品。

在网购平台，一个常见的促销套路就是平常一些商品的价格本身就会很高，当遇到平台举办大活动时，这些商家就会趁机将商品降价，营造一种“我便宜了，段仿斗快来买我”的错觉，但是这些商品的价格是还可以再低的。一些平台，比握磨如淘宝为了阻止这一现象设置了“保价”机制，如果自己购买的商品在一段时间内价格下下降，消费者可以采取相关保险理赔措施，保护自己的权益。

双十一的消费流量是及其大的，有些消费者为了满足减免条件选择凑单，凑单后会选择把不需要的东西退款，用这种方法省钱无可厚非。但是有的商家为了避免买家退款，会选择买家购买商品后立刻发货，很显然这是不切实际的，是一种“虚假发货”的行为，这时候就需要买家要保留必要的与卖家协商的聊天记录，选择到淘宝官方提起投诉。

总之，促销活动套路多，买家对于优惠活动也要擦亮眼睛，对于不必要的东西大可以选择放弃购买，要理性消费，防止“吃土”。

商家促销活动不一定就便宜，因为商家有可能会在活动前调高售价正耐，这样促销后的芦族价格可陪清弊能比之前价格还要高。防范这种情况的话就是要早点将物品放入到购物车并及时关注物品价格。

不一定便宜，可能是他们提价后又降价的把戏，所以买了反而买到贵亏腔的。不想被闷棚套路，千万别在节假日购买，销罩衫不然就会被套路得很惨的。

不一定。有一辩稿些商家搞促销，他是先把价格提高，然后再把价格降下来，就给你一携虚孝种错觉，让你觉得这个价誉链格很便宜。主要是少买不需要的东西。

三、全民优选不实名可以提现吗

不可以。

实名提现是最基本防范羊毛党的方式，不然就会大量未实名的号来薅羊毛，这样起码让一些人没法注册四五十镇卖陵个号来提现配敏。且现金收益提现都需要个人真实信息。否则现御戚金提不到你个人帐户。实名认证的用户可以提现，不过没通过实名认证的可以使用账号里的资金进行交易。

四、借钱难吗？看互联网金融如何通过大数据超越银行？

伴随着互联网的快速发展，互联网金融已经从一个新生事物变成了人人都已经习惯的生活必需品，互联网金融伴随着手机等移动智能终端走进了千家万户。但是，互联网金融离马云说的：“银行不去改变，我们就去改变银行”还有着相当大的距离，在相当长的一个历史阶段里面，互联网金融依然会扮演着银行有益补充的角色，而获客难题也成为了一直以来互联网金融发展的一个障碍，今天我们就来讨论一侍闭闹下，金融科技如何互联网金融的获客难题，如何真正实现大数据金融？

一.被获客难题困扰的互金

长期以来，中国始终处在以银行为核心的金融体系当中，在这种银行中心化的体系内，由于银行独特运营特征，让资金的融通出现了供给与需求较为严重的错配现象，在银行的金融体系中只有两类群体可以较为容易的取得贷款，一类是拥有较高金额抵押物的群体，这种以不动产、有价证券为核心的抵押贷款模式在某种程度上保证了银行信贷的低风险。另一类是拥有极优资信评级的群体，这些一般情况下是国有企业，规模以上工业企业，以及拥有固定工作的群体，如公务员、教师、国企员工等等。

这样就导致了一个结果：对于大多数人来说，拥有固定抵押物或者极优资信评级的人往往没有借款的需求，但是真正需要借款作为资金周转的人,比如说中小企业主，中小商户主等却又没有借款的资质，这种供给与需求的不匹配为互联网金融的发展提供了土壤，一时间互联网金融机构快速发展起来，并在2015年达到了一个巅峰。

然而，由于中国的征信体系尚不健全，除了银行征信之外缺少真正广覆盖的征信系统，从而导致了有借钱需求的人的良莠不齐，在经济学上受到格雷欣法则的作用，大量低资质的借款人充斥在借款人群之中，导致了互联网金融机构的不良贷款比例居高不下，当不良率快速积累的时候，大量的互联网金融平台受不良信贷所累，最终平台倒闭，上演了一轮轮互联网金融的倒闭潮。如何能够获得优质客源，如何能够合理的评价客户的资质与能力，如何将风险控制在合理的范畴成为了互联网金融机构发展的重大难题。

二.用金融科技互联网金融难题

面对着获客的难题，很多互联网金融企业都在想着自己的办法，可谓是八仙过海各显神通，但是其中有一种思路得到了几乎所有机构的认同，这就是借助大数据的力量实现互联网金融的风险控制与客源筛选。真正将大数据应用到互联网金融实践中是如何做的那?我最近在研究恒昌公司的案例的时,发现了其中的玄机，今天我们就来看看，恒昌是如何应用大数据实现或互联网金融获客和风险控制的，大数据金融到底该怎么做？

近年来，随着移动互联网的快速发展，以智能手机为代表的互联网金融终老罩端已经成为了几乎所有人的数字器官，记得有段子曾经说：我们每天和手机待在一起的时间远超过和老婆呆在一起的时间。所以，收集以手机为代表的智能终端的数据就成为了互联网金融企业构建大数据应用的底层基础。那么，我们就来看看基于手机这种数字器官的大数据金融到底该如何做？

一是数据收集。根据我的研究，恒昌的数据收集分为以下几个部分：首先，通过自有平台将平台上的个人贷款平台、账单催收平台的数据一点点地打通，实现自由数据的收集与归并。其次，通过用户授权，取得与智能手机相关的电信数据、信用卡交易数据、电商购物数据等等。第三，通过网络爬虫技术收集基于互联网公开的数据。通过数据的收集与整理实现了大数据使用的第一步，拥有数据。

二是数据的分类整理。在第一步收集的数据基础上，恒昌将整个数据体系进行了一个全方位的梳理，将客户的自然属性，比如说年龄、性别、社会交际、职业、态氏地理定位甚至个人喜好与偏好进行处理。在这个处理之中，可以通过数据的初期处理,发现用户的特征和偏好，从而为业务的发展奠定基础。举例来说，通过数据处理发现，四十岁左右的中年人会比二十多岁的年轻人拥有更多的借款需求，每次借款的金额也较大，但是年轻人的消费动力更足，虽然每次的借款金额不多，但借款次数很多，这种多次小额借款的年轻人群体,因为其消费的特征，可以很容易地对其进行分析，是进行长期客户培养的重点人群，再加上随着其年龄的增加，其借款的实力和需求也会上升，从而为获客奠定基础。此外，通过人群初筛可以发现，高学历人群的借款需求反而较低，以大中专毕业生为主体的群体反而借款需求较高，从而有针对性的进行精准投放，用更少的钱就可以获得足够高的用户转化效果。

三是数据分析与画像。在数据初筛与分类整理的基础上，机构可以借助数据对客户进行数据画像，什么叫数据画像呢？就是原先客户到底是怎么样的？对于金融机构而言非常难以判断，仅凭客户填写的资料是非常不清晰的，但是通过大量的数据辅助，金融机构就可以根据一条条数据对于要借款的用户进行特征化处理，对用户进行标签化建设，通过标签体系将用户的特征完全描述出来，从而让用户的特征在金融机构面前变得清晰可见，利于下一步的业务推进和风险控制。

四是数据应用。经历了数据收集、数据分类整理、数据分析画像之后，根据大数据可以开始进行正式的数据应用与分析。在互联网金融领域已经完成的大数据应用主要有以下几个方面：

大数据反羊毛：近些年来，由于互联网金融的飞速发展，在网络上形成了一整套针对互联网金融的“薅羊毛”黑色产业链，这些羊毛党们往往手上搜集着几百张甚至上千张电话卡、身份证等关键信息，只要看到有做活动的互联网金融平台就一拥而上，借助平台吸引新用户的优惠，大发横财。针对这个人群，大数据就有了用武之地，通过大数据羊毛防火墙，恒昌会记录每个用户的投放渠道，针对投放的转化率、复投率等指标进行综合分析，再判断用户有没有反复更换数据卡，更换手机来注册用户，从而避免羊毛党对于平台的伤害。

大数据风险控制：通过对于每个人的大数据分析，借助大数据建模构建起了用户身份的关联属性，从而提升了对于风险的防控能力。举例来说，假设某天小A进入恒昌平台注册了账户，在注册的时候填了很多的信息，如银行卡账户、手机号、身份证号、工作信息等等，从而构建了小A的数据画像体系，几天后小B也进入系统之后，再构建了小B的数据画像，通过数据画像的分析发现A与B之间是同事关系，所以就通过同事链将两个人构建起了关系体系。通过这一个个关联体系构建起了借款人之间的人脉关系网，当一个人脉关系网中的人经常违约的话，系统将会自动降低对此关系网中人的信用评级，甚至直接拒绝贷款。

大数据反欺诈：现阶段，金融欺诈事件频发，很重要的原因就是现在一个个银行所存储的账户信息是相互孤立的，难以进行有效地分析，基于大数据分析的反欺诈，应用难点就在于如何把不同来源的结构化或非结构化的数据整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出身份造假、团体欺诈、代办包装等欺诈行为。知识图谱作为关系的整合、联通以及表达解析方式，可以很好地解决这些问题。举例来说，系统发现在数据库中经常出现一些比较奇葩的现象，比如说五个用户竟然在系统里面使用同一个邮箱或者电话号码进行账户注册。而建立在海量大数据基础上、便捷添加数据源的知识图谱就可以通过视图的方式直观清晰地显示出各种关系和关联点，从而帮助我们迅速有效地分析和发现这些复杂关系中存在的潜在风险。让金融欺诈的惯用伎俩无处藏身，从而实现大数据的反欺诈。

大数据在互联网金融领域的应用十分广泛，除了我们上面论述的反羊毛、风险控制、反欺诈等领域之外，在互联网金融的失联修复、账款催收、身份识别等等领域,大数据同样发挥着不可替代的作用。

在大数据时代，困扰互联网金融的问题正在被大数据一点点解决掉，如何用好大数据的武器将会成为互联网金融发展的重要核心，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好地方向发展。

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