数美科技上海当黑产“吸血”鞋服业，AI风控如何为企业止损提效？数美科技

用户投稿 2025年06月21日 12:44:04 19 0

当黑产“吸血”鞋服业，AI风控如何为企业止损提效？数美科技

中国鞋服行业作为一个相对成熟的赛道，过去10年 来行业整体规模以低单位数的增速增长。无论是从数据层面还是从消费场景来看，鞋服行业品牌们跑马圈地的增长方式已成过去。面对低速增长的新常态，鞋服企业必须转变经营思路，从增量争夺转向存量经营。

在存量时代，鞋服企业必须考量如何通过用户深度运营，提升用户全生命周期价值。 然而，在品牌为留存用户、促其复购、实现新客转老客，全渠道发力进行用户的运营动作时，黑产趁虚而入，薅羊毛、会员作弊、黄牛囤货等风险场景频发 ，不仅蚕食企业营销资源，更扰乱用户运营效果。

五大风险场景剖析

黑产如何侵蚀鞋服营销生态？

鞋服企业在做用户运营时，主要围绕两类群体：现有客户和潜在客户 。针对现有客户，主要通过策划一些运营活动来增强他们与品牌之间的粘性，希望积累良好的口碑，实现更多的复购和转介绍。针对潜在客户，目标很聚焦，运营的目的就是促进转化，让他们成为客户。

因此，企业会围绕拉新获客-激活-留存-收入转化-传播转介绍的用户旅程策划一系列用户运营活动，而在这过程中，黑产也在暗处等待作恶机会，攫取利益。在鞋服行业的主要攻击场景包括：

1. 拉新获客：虚假流量与新人礼滥用

黑产利用机器批量注册、虚拟号码等手段骗取新人礼券，或通过众包平台组织真人“薅羊毛”，导致品牌拉新成本虚高，优质会员占比下降。

2. 互动留存：任务作弊与会员体系失效

在裂变助力、签到积分、抽奖等互动场景中，黑产通过自动化工具批量完成任务、伪造助力数据，甚至利用团伙协作刷取高价值奖励，导致正常用户中奖率暴跌，私域活跃度数据失真，会员体系沦为“薅羊毛” 工具。

3. 交易转化：尖货秒杀与优惠滥用

尖货秒杀场景中，黄牛利用脚本外挂抢购限量商品，通过二级市场高价倒卖，破坏价格体系；商品促销时，黑产批量囤积优惠券、恶意拆单，导致库存异常消耗，真实消费者“一券难求”，品牌利润空间被压缩。

4. 全渠道运营：代购黄牛与恶意退货

代购黄牛通过跨渠道套利、批量兑礼等手段侵占稀缺资源，影响品牌全渠道价格管控；部分用户利用“试穿消费” 规则频繁退货，甚至退回残次品，导致物流成本激增、库存周转效率下降。

5. 资产安全：礼品卡欺诈与数据泄露

黑产通过伪造设备信息、异地高频转赠等手段实施礼品卡欺诈，或利用撞库攻击窃取用户账户信息。这不仅导致消费者财产损失，还引发了品牌信任危机，对企业的长期发展和品牌形象造成了严重影响。

用户全生命周期风控体系

精准识别风险，护航精细化运营

针对鞋服行业痛点，数美科技基于新零售行业的丰富黑产对抗经验，构建覆盖用户全生命周期的风控体系， 对六大主要风险场景从输入层、识别层和输出层三个维度进行精准防控，为鞋服品牌提供从风险感知到处置的闭环解决方案 。

1. 全流程布控：六大核心场景精准打击

（1）新人礼风险识别

在新人礼风险识别方面，在输入层采集手机号、设备信息、注册 / 领券行为等多维度数据；识别层通过设备指纹、行为时序分析等技术手段区分机器注册、真人羊毛党与优质用户，并输出风险等级标签；输出层则根据风险等级对机器账号实时拦截，对低质真人标记观察，确保新人礼精准触达高价值用户。

（2）互动任务风控

针对裂变、签到、抽奖等互动场景，数美科技的风控系统能够实时识别自动化脚本、众包团伙作弊等行为，并动态调整奖励发放规则 。例如，限制机器账号自动签到积分，对异常助力行为不计入有效排名，从而维护互动场景的公平性和正常秩序。

（3）尖货秒杀防护

结合设备环境检测、抢购行为序列分析等技术，数美科技能够区分真实用户与黄牛脚本，并支持库存分层管理。在库存紧张时优先保障真人购买，在库存充足时标记风险账号以降低后续营销投入，有效保护品牌的限量商品销售和营销效果。

（4）代购黄牛分级管理

基于全渠道订单数据，构建三层诊断体系（个体黄牛、团伙黄牛、资源风险账号），输出风险标签供营销系统调用，品牌可根据活动目标灵活圈选或剔除黄牛，在营销场景中限制黄牛获取活动高价值礼赠。

（5）恶意退货预判

通过购买频率、退货原因、物流地址等特征建模，评估退货风险等级，并对高频退货用户采取限制购买或加强质检等措施，有效降低恶意退货带来的运营成本和库存周转效率下降问题。

（6）礼品卡反欺诈

实时监测礼品卡购买、转赠、使用全链路，识别异地高频操作、设备异常绑定等风险行为，支持实时拦截、冻结资产与永久封禁，保障消费者财产，提升品牌信任度。

2. 风险感知到处置运营的闭环：构建智能风控生态

（1）风险感知 ：在风控方案的执行中，感知是洞察风险的第一步。数美科技通过黑产情报 BOT，对黑产活跃的渠道、场景及其作恶模式与规模展开监测，深度掌握黑产动向；同时运用场景风险 POC，精准评估渠道或场景内的黑产占比，科学预估项目投资回报率（ROI），为决策提供坚实的数据支撑。

（2）风险识别 ：识别阶段是精准定位风险的关键。基于海量特征与专家规则建模，紧密结合品牌定位、调性及业务规则定制策略，确保方案高度贴合企业需求；同时依托海量数据与特征训练，借助 Transformer 等前沿算法，实现对风险的精准识别与判断，为后续处置奠定基础。

（3）风险分析 ：分析阶段则聚焦于效果验证与全局把控。明确定义策略与价值验证指标，通过会员、订单等数据分析，验证识别结果的准确性，保障风控实效；利用可视化平台，直观呈现止损与生意提升预期，且能无缝集成至品牌数字化系统，助力企业全面掌握风险与运营状况，实现数据驱动的决策优化。

（4）风险处置与运营 ：运营阶段强调灵活应对与持续优化。采取全场景无感知的灵活处置方式，在保障正常用户体验的同时，以活动规则兜底并适配品牌风格，确保处置合理有效；持续动态观察业务变化，及时调整策略，协助优化营销投放与活动圈层，推动风控与业务增长协同发展，实现长效运营价值。

3. 层层递进的策略体系：全方位精准识别风险

（1）名单策略 主要是指设备、IP、账号、手机号 4个维度的黑白名单策略，对于其他平台有过不良记录的设备；虚拟运营商、猫池号码以及在其他平台有过不良历史的号码；代理IP、机房IP，在其他平台有过不良历史的IP；在当前平台有不良历史的账号，采取黑名单拦截策略，无风险的设备、手机号、IP及账号即可暂时加入白名单库。

（2）单ID行为判断与团伙挖掘 在数美黑库基础上，通过决策引擎的变量、策略引入结合设备属性，逐一审视每个ID/账号的行为 。同时，引入无监督算法，通过AI对海量变量进行机器学习和分类，增加了如团伙挖掘等相对高阶的黑产识别和行为预测。

单一账号维度，有关联设备类策略、频度类策略、时域类策略。

关联设备类 指的是账号所关联的设备数、手机号数等等，黑产为了减低成本，会用一台设备关联大批量账号，出现短期内一台设备上登陆了多个账号的特征。

频度类 指的是一个账号反复出现同一个行为，比如优惠券场景，同一账号在一小时之内反复下了几万单，表现出频度异常特征。

时域类，包括时序和地域类， 正常用户获取任务奖励前通常会有“登录-浏览-做任务”链路，但黑产通过打接口方式可以直接进入任务环节，出现时序异常特征；地域类指的是一个账号在短时间内IP归属地出现在多个省份，明显时空穿越、人身分离，表现出地域异常特征。

团伙维度则是单一账号维度的聚类，“坏人总是相似的，好人各有各的好” ，如果某个设备短期登录多个账号，已经呈现风险特征，那在同一IP下的其它设备也有风险。比如某一款尖货预约秒杀短期内新增大量预约，且账号下的设备都是相同型号，那也可以判定其具有风险特征。

风险标签输出 基于名单、用户行为的多维度多层级分析判断，评分模型给出风险评分，输出准确可用的风险标签和处置建议，用于处置中台配置用法。

方案价值：构建营销护城河，赋能长效增长

在用户体验层面 ，数美科技致力于全方位保障消费者的体验与权益。通过精准识别各类风险操作，有效防止黑产干扰正常营销活动，确保消费者能够公平、顺畅地参与品牌互动，如在新人礼赠、尖货秒杀等场景中避免被黑产剥夺应得权益，从而显著提高消费者对品牌的信任度与好感度 ，为品牌构建良好的用户口碑与市场形象。

在增效层面 ，数美科技助力企业实现营销资源的优化配置 。通过深入分析营销活动数据，精准识别低效投放与资源浪费点，将预算重新分配至更具价值的渠道和场景。例如，在互动任务、营销投放等环节，借助对风险与用户行为的洞察，探索出资源投放的最优路径，有效提升投入产出比（ROI），促进销售增长 ，降低不必要的费用损耗，实现从 “粗放式” 到 “精细化” 营销的转变。

在止损层面 ，数美科技为企业构筑坚固的防护壁垒。强力拦截黑产在礼赠、小样、积分等环节的恶意获取行为，减少资源的无端流失 。同时，通过对黑产会员的识别与管控，降低其后续在全渠道触达与运营过程中产生的额外成本，如减少因黑产恶意退货、套利等行为导致的物流损耗、库存积压及客服资源浪费等，切实守护企业的核心利益，保障运营成本可控、效益提升。

客户实践：从降本增效到优质运营生态共建

1. 案例：某国际化连锁鞋服品牌精细化用户运营

（1）痛点挑战：

①代购利用自动化机制批量囤货转售，扰乱了品牌的定价体系，使得常规消费者难以购买到热门商品，严重损害了消费体验。

②调包退货及市场投机性退货行为（如买入真退假、行情波动套利）频发，不仅造成品牌资产损失，还增加了与消费者沟通协调的运营成本。

③品牌的虚拟商品在市场上流通性较高，容易被黑产利用来实施欺诈行为，给品牌带来信用折损和负面舆情风险。

（2）解决方案

①通过订单数据的深度监测与分析，建立风险评估模型，精准识别代购用户行为模式，为品牌制定定向运营策略提供数据支持。

②基于购买退货行为数据的分析，实时检测异常的退货特征，助力品牌优化退货管理流程，降低运营成本。

③智能监测消费者在全链路行为（包括登录、支付等环节），实时预警异常行为，有效预防和打击欺诈行为，保障交易安全。

（3）方案效果

全年累计止损金额高达1,200万元。

全年精准识别并处理了300多个风险交易账号，包括代购和恶意退货账号。

全年累计实时预警并成功拦截了20多起欺诈行为，有效防范了潜在的交易风险。

2. 案例：某头部运动品牌门店调研合规化改造

（1）痛点挑战 ：黑产将门店问卷二维码发布至众包平台，组织批量填写虚假好评，导致品牌无法获取真实消费反馈。

（2）数美方案 ：通过情报监控发现违规路径，建议品牌将“一码多扫” 改为 “一码一问卷”，结合设备定位与行为时序分析拦截异常提交，同步提供客诉举证报告。

（3）方案效果 ：虚假问卷占比从35% 清零，门店服务优化决策准确率提升 40%，内部合规管理流程标准化。

在数字化与黑产对抗的双重挑战下，鞋服企业的核心竞争力已从“流量争夺”转向“用户价值深挖” 。数美科技深耕业务风控领域，以行业领先的AI技术、全场景解决方案与深度落地经验，助力品牌精准识别黑产、优化资源分配、提升用户价值，让每一分营销预算精准触达真实用户，助力企业在红海市场中实现长效增长。

数美科技1800+四级风险标签体系，构建AIGC时代内容精准防控边界

在AIGC加速渗透的当下，内容消费迎来了爆发式增长。面对海量、复杂多元的内容，利用标签体系做好内容分类和标记已是通用手段。尤其在UGC的内容平台，内容标签体系成为智能推荐算法和批量管理的基础需求，应用相对较成熟完善。但在风险内容的管理方面，由于内容较为复杂，且不同平台不同场景对于内容的审核要求不尽相同，目前还难以形成一套标准化的审核规范。

数美科技构建的 1800+四级风险标签体系，以精细化颗粒度重塑风险内容识别的精度、深度与效率 ，为AIGC 时代内容安全管理提供标准化、精细化解决方案。

AIGC 时代内容管理四大痛点

复杂、海量、多变、时效压力下的审核困境

无论是机审还是人机协同模式，面对AIGC时代的海量复杂内容，平台依然会面临以下诸多挑战：

1. 复杂语义：AIGC内容安全与用户体验的平衡难题

在大模型内容安全领域，不仅关注对象和主题的识别，还需要深入到意图和观点的识别。 例如传统方法可能只需标记和拒绝涉及违禁品或敏感主题的内容，但这种方法不适用于大模型，因为它可能会损害用户体验。

例如在提及毒品时，不是所有提及都需要被拦截 ，而是要区分其意图是否在于教授制作、买卖、运输或诱导使用毒品等有害行为。如果内容是在客观描述、批判抵制或使用比喻手法，这些则不需要被拦截。这种对意图和观点的深入理解，使得大模型的内容安全管理更为复杂，需要更精细化的风险定义。

2. 内容洪峰：人工审核产能瓶颈与成本激增难题

据测算，在保证审核质量的前提下，每个审核人员日均大概可审核常规图文稿件1000条左右，音频5小时左右。若平台每天生产50万条内容，经过机审后，90%的内容没问题放行，剩下被拒的10%需要人工复核，5万条内容也要一个人审核50天。这种体量的平台，仅是保证用户当天生产的内容当天审核通过，就至少需要人工复核的审核人员50位。而在实际的操作中，1个人同一时间只能单线程操作。

对于一些实时流产生的海量内容，人工审核的投入更大。例如数美科技服务的某平台，一天产生的音频流在6000小时左右，大概1.85%共111小时需要人工复审，按照每人每天5小时音频来计算，大概需要二十多人，但实际为了保证平台用户体验，该平台配备了近200人的人审团队。

3. 标准模糊与动态变化：风险内容审核的主观性困境与专业门槛

对风险信息的标准，不同的人往往存在理解上的差异。而除了基本的需求理解之外，敏感信息是随着监管政策、舆情导向动态变化的，目前已有的敏感词过万，且规则复杂，审核人员既要保证平台本身的调性，又要准确过滤掉敏感信息为平台防御风险，对审核人员的政策解读、风险判断能力提出极高要求，导致审核结果一致性难以保障。

4. 毫秒级响应压力：审核效率与培训成本双重挑战

平台为保证用户体验，对审核的效率要求极高，尤其是实时流内容平台，甚至要求毫秒级的响应时间，给内容的审核带来了巨大挑战。而对于人审，提升效率最好的方式是制定相应的培训体系，通过培训统一标准，提升专业性。据数美科技统计，培养一个合格的审核员至少1个月以上，叠加人员流动因素，这无疑又增加了巨大的培训成本。

四级标签体系

1800+维度构建内容风险 “显微镜”

针对平台的难题和痛点，数美科技基于近十年在内容识别领域的积淀，针对风险内容的海量样本库，已建立起一套完备的四级风险内容标签体系。足够细分的标签，更好地帮助机审优化迭代 ，同时，也有助于和企业的人工审核进行配合，标签对违规内容进行详细解释，也能帮助人工高效判断并处置，助力平台实现更全面更精细化的内容管理，提高审核效率。

1. 四级标签：从风险大类到意图解析的全维度覆盖

定义风险是内容管理的核心部分。数美科技基于近十年的内容风控经验沉淀了四级风险内容标签体系，覆盖文本、视觉、音频多模态内容，包括色情、暴恐、违禁等7大类标签共1800多个细化标签 。一级标签是风险大类别，二三级标签主要是对对象和主题的分类。四级标签（AIGC 时代新增）解析内容意图与观点，实现从 “是什么” 到 “为什么” 的深度识别。

同时，针对平台本身生态维护需要的风险内容识别，该套标签体系还提炼出了广告标签下的100+个细分标签，如广告一级标签下的导流广告，细分为不同类型的导流，其中“看个人资料导流→看头像/照片/签名→明确意图/隐晦意图”，通过精细化到意图的标签，帮助平台迅速判断内容背后的倾向，及时做出相应的处理方式。

2. 场景化细分标签：未成年人保护与出海合规的精准适配方案

（1）200+未成年人专属风险标签

针对未成年人专项内容治理，数美将未成年相关的风险标签细化到200+个 。如霸凌，细化到霸凌意图、霸凌指令、霸凌描述等，分析是否肯定霸凌价值、表达霸凌意愿、怂恿他人霸凌等意图和观点，这套标签体系对于未成年人相关的风险内容可以做到更精准的定义，助力实现更高效、更精细化的复杂内容识别。

（2）海外特色标签

基于全球政策与文化差异，构建包含宗教符号（十字架、佛像）、种族特征（白种人、黑种人）、地域标识（阿拉伯袍、土耳其国旗）等细分标签，支持企业按地区法规自定义审核策略。通过标签细化训练模型，人机协同效率提升 50% 以上，有效应对出海内容合规挑战。

数美科技的风险内容标签体系基于十年来的行业经验和技术积累 ，通过完善的模型策略体系，海量样本库、多元化业务场景以及多样化的内容形式，进行多模型的组合训练，在实际应用中不断精细化。

每一次标签升级背后，都是数美科技多团队通力合作的结果。从一个客户需求到一个抽象标签，至少经过四个重要步骤。首先，产品团队会判断现有标签能否满足客户需求，若不能，则开始考量新标签应用的普适性。第二，生成新标签，对标签进行准确定义，收集样本、准备算法等。第三，产品团队思考和撰写标签的使用手册，策略团队准备相应的配置策略，并将用法和策略相结合。第四，上线标签，在行业场景中使用。

标签体系赋能

降本、提效、标准化的三重价值突破

1. 精细化：灵活定制审核策略，识别处置更精准

不同行业，对信息过滤的要求不同，数美科技基于这套精细化的标签体系，可根据不同行业的客户制定更具针性的策略。以智能鉴黄为例，目前行业内的解决方案其实大同小异，可分为明确分类标准、收集样本、样本打标、模型训练等几个步骤。其中，明确分类标准是第一步，且是最关键的一步。数美科技精细化的风险内容标签体系优势，可供不同行业在不同场景下选择最适合自己的审核标准，通过“标签即策略” 的灵活配置 ，企业无需从零构建规则，直接调用细分标签组合，实现审核方案的快速适配与精细化的高效处置 ，识别准确率也更高。

比如在视觉标签“性感”大类下细分出男/女性感、男女漫画性感、性感动作等8类二级标签，在此基础上进一步细分出诸如“露肩背”、“轻/中/重度露沟”等200+个细化标签，秀场直播和教育直播对于“露肩背”的接受度就截然不同，通过细化的标签，平台可根据自身的调性选择最适合自己的个性化审核方案。

2. 建立标准与规范：风险内容审核更清晰具体

对于敏感信息的审核标准，监管的相关政策虽提供了指导，但不同行业内并未制定完整详细的规范。数美科技倾力打造的这套风险内容标签体系，将政策内容转换为具体明确的标签，为内容识别领域的标准与规范建立了范本 。这套标签还曾用作培训审核团队的标准，解决传统审核中“标准模糊、理解差异” 问题审核人员培训、学习时有了统一、确定的审核标准，培训的效率显著，相应的培训投入成本也大幅降低。

3.可量化可追溯：智能生成风险内容图谱

通过标签对违规内容进行分类标记，可实时生成风险内容分布报告，清晰呈现各风险标签的占比与趋势，为审核策略优化提供数据支撑。同时，支持历史数据回溯，满足特定时期监管要求的内容清洗需求，实现审核工作的可量化、可追溯，提升内容管理的科学性与合规性。

数美科技的四级风险标签体系以“全维度覆盖、场景化细分、动态化迭代” 的优势，成为内容安全管理的基础设施。未来，数美将持续深耕标签体系的精细化与智能化，结合监管政策与客户需求进化，为全球企业提供更高效、更精准的风险内容治理方案。