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          亞馬遜云科技助力LiveMe打造實(shí)時(shí)風(fēng)控模型,阻截直播中黑灰產(chǎn)作弊行為

          亞馬遜云科技
          2021-11-18 14:30 9196
          • 實(shí)時(shí)風(fēng)控模型在交易前有效阻截30%的欺詐行為,初期每年可減少百萬(wàn)美元損失
          • 為國(guó)內(nèi)首個(gè)使用Amazon SageMaker在社交直播平臺(tái)成功落地的實(shí)時(shí)交易風(fēng)控解決方案,計(jì)劃拓展至整體行業(yè)應(yīng)用

          北京2021年11月18日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布,中國(guó)公司出海標(biāo)桿企業(yè)、全球化直播平臺(tái)LiveMe與亞馬遜云科技行業(yè)架構(gòu)師團(tuán)隊(duì)及數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室緊密合作,打造了基于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的實(shí)時(shí)風(fēng)控模型,并在快速原型及產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的支持下成功部署在生產(chǎn)系統(tǒng)中。該風(fēng)控模型圍繞直播環(huán)境中的虛假賬號(hào)、惡意送禮、支付退款等交易欺詐場(chǎng)景,構(gòu)建實(shí)時(shí)風(fēng)控推理系統(tǒng),預(yù)判交易風(fēng)險(xiǎn),防患于未然。根據(jù)上線初期數(shù)據(jù)測(cè)算,實(shí)時(shí)風(fēng)控模型可以在交易前有效阻截30%的欺詐行為,每年可為客戶減少百萬(wàn)美元損失。

          后疫情時(shí)代網(wǎng)絡(luò)直播加速發(fā)展并迅速滲透至眾多行業(yè)。越來越多的企業(yè)或個(gè)人通過直播方式進(jìn)行信息發(fā)布、品牌推廣、電商交易或網(wǎng)絡(luò)社交等活動(dòng)。為了達(dá)成用戶留存、品牌營(yíng)銷、業(yè)務(wù)推廣、構(gòu)建社區(qū)等發(fā)展目標(biāo),通常會(huì)開展諸如抽獎(jiǎng)、充值等線上交易,消費(fèi)者也往往會(huì)給自己喜愛的主播進(jìn)行打賞等,這就給黑灰產(chǎn)帶來可乘之機(jī)。近年來網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)呈現(xiàn)出團(tuán)伙化、高科技化、產(chǎn)業(yè)化等特點(diǎn),已經(jīng)影響了直播行業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展。

          LiveMe作為一家全球頭部秀場(chǎng)直播平臺(tái)也遭遇到了相關(guān)挑戰(zhàn)。目前LiveMe直播平臺(tái)涵蓋了來自240多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的近100萬(wàn)名主播,每月活躍用戶數(shù)(MAU)超過3.7億,平臺(tái)2016年上線至今總播放時(shí)長(zhǎng)高達(dá)139萬(wàn)億小時(shí),總下載量超過9萬(wàn)億次。通過虛假賬號(hào)、支付退款、惡意送禮等手段實(shí)施的交易欺詐和作弊行為每年都給LiveMe造成了相當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)損失。而針對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)欺詐行為,傳統(tǒng)的風(fēng)控方式僅僅是基于已有經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)規(guī)則進(jìn)行判斷,對(duì)于交易風(fēng)險(xiǎn)的泛化推理能力不足,缺少預(yù)先判斷和事前攔截,造成大量交易行為在數(shù)月后發(fā)生惡意退款,損失難以挽回。

          亞馬遜云科技針對(duì)LiveMe的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和需求,為其打造專屬的行業(yè)解決方案,基于機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)控模型,提升LiveMe對(duì)于多種交易風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行泛化預(yù)判的能力,在交易前預(yù)判并阻截風(fēng)險(xiǎn),把可能發(fā)生的經(jīng)濟(jì)損失降到最低。

          方案首先對(duì)于LiveMe的數(shù)據(jù)進(jìn)行理解、清洗、標(biāo)注,然后利用Amazon SageMaker進(jìn)行模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估和優(yōu)化,獲得針對(duì)虛假賬號(hào)、支付退款、惡意送禮等交易欺詐場(chǎng)景,并在測(cè)試數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出達(dá)到一定預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這套解決方案提供了基于模型的實(shí)時(shí)推理能力,通過API Gateway將傳入的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行編碼,編碼后的特征通過Amazon SageMaker Endpoint進(jìn)行推理,在毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)提供對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的返回結(jié)果。此外,解決方案還實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)運(yùn)維一體化過程,將訓(xùn)練模型Amazon SageMaker Model Version與Amazon CodePipeline相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了模型迭代更新、模型流量分擔(dān)、A/B 測(cè)試及發(fā)布的自動(dòng)化,而不影響實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)。

          亞馬遜云科技希望此次為L(zhǎng)iveMe 打造的這套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)控模型為整個(gè)行業(yè)帶來積極的示范和借鑒效應(yīng)。LiveMe 技術(shù)總監(jiān)徐博表示,“LiveMe很榮幸成為中國(guó)區(qū)首個(gè)使用Amazon SageMaker進(jìn)行實(shí)時(shí)交易風(fēng)控的社交直播平臺(tái),這套模型實(shí)屬行業(yè)首創(chuàng)也十分行之有效,我們考慮未來把這一實(shí)時(shí)風(fēng)控模型打造成一款SaaS產(chǎn)品,通過亞馬遜云科技Marketplace進(jìn)行推廣,讓更多行業(yè)伙伴從中獲益。”

          LiveMe在2016年成立之初就開始使用亞馬遜云科技的服務(wù),是中國(guó)出海企業(yè)中最早一批使用亞馬遜服務(wù)的公司,目前大部分的業(yè)務(wù)部署在亞馬遜云科技平臺(tái)上,已使用包括Amazon Elastic Compute Cloud云服務(wù)器、Amazon Elastic Block Store數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)、Amazon Relational Database Service數(shù)據(jù)庫(kù)托管服務(wù)以及Amazon Simple Storage Service存儲(chǔ)服務(wù)在內(nèi)的45種服務(wù)。

          此次亞馬遜云科技助力LiveMe開發(fā)在線交易實(shí)時(shí)風(fēng)控模型,是與客戶聯(lián)手打造行業(yè)創(chuàng)新解決方案,以助力其應(yīng)對(duì)行業(yè)所面臨的不斷涌現(xiàn)的新挑戰(zhàn)的又一印證。秉承“扶上馬,送一程”的理念,亞馬遜云科技在為客戶提供云基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)以外,在大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)行業(yè)客戶的新痛點(diǎn)、新需求也配備了專家團(tuán)隊(duì)和技術(shù)資源,與客戶一起探索新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、開發(fā)產(chǎn)品原型,并進(jìn)行快速實(shí)施和迭代。

          引領(lǐng)風(fēng)向,重塑未來!2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)即將開啟

          備受業(yè)界關(guān)注的2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì),將于2021年11月29日(當(dāng)?shù)貢r(shí)間)在美國(guó)盛大開啟。始于2012年的亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)是全球云計(jì)算領(lǐng)域領(lǐng)先的行業(yè)盛會(huì)。今年正值re:Invent全球大會(huì)十周年,亞馬遜云科技將發(fā)布一系列重塑未來的創(chuàng)新技術(shù)和服務(wù),并邀請(qǐng)全球各行各業(yè)的客戶及亞馬遜云科技合作伙伴分享前沿商業(yè)創(chuàng)新實(shí)踐,繼續(xù)引領(lǐng)云技術(shù)和產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的風(fēng)向。本次大會(huì)將進(jìn)行同步線上直播,詳情可關(guān)注亞馬遜云科技官方微信。

          消息來源:亞馬遜云科技
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