在现在互联网行业，提供方便的同时也产生很多黑产，企业为了留住用户，一般会推出营销推广，但是会带来一些羊毛党，短时间内薅走一大波具有变现价值的优惠券、红包等。
何谓薅羊毛，百度百科给出了这样的解释：薅羊毛本是沿袭春晚小品中白云大妈的“薅羊毛织毛衣”的做法，被定义为“薅羊毛”。现指以年轻人为主的群体对银行等金融机构及各类商家开展的一些优惠活动产生了浓厚兴趣，并专门出现了这样一批人，搜集各个银行等金融机构及各类商家的优惠信息，在网络和朋友圈子中广为传播，这种行为被称作薅（hāo）羊毛。
那为此我们如何做风控呢
如下我提供了几个思路，大家可以参考，欢迎入坑和我一起交流
黑名单机制
常用两种方式：建立自己内部系统黑名单、接入第三方
系统内部黑名单机制
大多数企业会建立自己企业的“用户画像”，对于采集用户数据一般分为明面数据和暗面数据，明面数据指的是注册信息等，一般有手机号、年龄性别；暗面数据是根据用户在平台的浏览使用情况进行分析，比如消费信息（金额、偏好、城市区域）、身份信息（收入情况、职业等）
接下来我们对收集的信息进行过滤整合，这个图我是在pm caffe上看到的，我觉得很好，所以搬来和大家一起分享，这样我们制定活动规则对一些风险用户可以增加参加活动的门槛。
文原文章链接(https://coffee.pmcaff.com/article/12194846_j/?newwindow=1)
第三方平台
运营风控的第三方平台有很多，较为成熟的有极光、腾讯、百度等，主要方式是基于海量大数据为电商平台制定完善的风控体系，帮助电商企业识别羊毛党、垃圾注册、恶意刷单以及套现等欺诈行为，助力电商平台稳健发展。下面是截得某个第三方平台的风控形态，其实是在用户进入应用后的关键流程节点增加控制并拦截
数据分析
这里可以分为两块，用户行为数据分析和活动数据分析，同时针对用户可以建立用户信用体系
用户行为数据
注册时间不长，短时间获得大量的积分、优惠奖励
页面路径深度过浅，平均停留时间过短的无价值用户
对一定周期内（每日/每周/每月）超过获取奖励限定量的用户进行筛选，从而是否降低获取奖励的概率或者考虑排除
活动数据
活动页面访问情况，参与活动的占比数包括新用户和老用户的占比，活动成本消耗进度情况
活动的兑奖率过高可以适当降低
商品销量过高
优惠券领取量过高
用户信用体系
如何营造良好的交易生态环境，个人觉得买卖双方都应该建立相应的规范，那么如何建立用户信用体系，这个可以建立一个考核周期，都说“日久见人心”其实就是这个道理，如果信用分较低的用户可以限制使用平台促销、运营的活动，甚至可以限制登录。
我的思路是
梳理用户的负面行为，以及负面行为的一些扣分机制
设置考核周期、信用分和处罚机制
预警机制
根据用户行为和活动数据分析，针对异常性数据及时预警，比如：
判别作弊者行为,并量化这种行为，比如，在1个小时内由5个以上的用户被同一个人邀请，完成注册登录，但是并没有实际支付等行为，平均投资额度较低
数据分析过程中产生异常数据的用户，增加预警机制
规则制定
设置上限值：设定利益获取的上线值，避免直接利益红包等
提高参与门槛：通过社交分享，
疑似作弊是否不参加、上次中奖获奖者不参与、提高指定人选的获奖几率、中奖屏蔽黑名单
其他：比如一个人只能领一次，周期性活动奖品兑奖率过高适当的降低，是否设置某个区域不参加等。 一般情况出现风控漏洞的都是在夜间，所以可以针对性的在夜间加强风控措施
投入产出比
这边我特别想强调一点关注投入产出比ROI（Return On Investment）：何谓投入产出比，是指通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资活动中得到的经济回报，通俗点来说就是我们获得的收益和投入成本的比值。
投入产出比公式
rate指投入产出比， LTV是指活动获取用户到用户流失的全部收益之和，cost是活动成本，当投入产出比＞1时，说明这次活动相对而言是成功的，最起码保证企业不亏钱。对于企业来说最重要的是提高ROI的方法，这边我过段时间另起一篇，具体阐述一下我的想法
结尾分享一句话，之前看过一篇文章说到一点：产品经理需要有创业者心态，思考自己的功能产品所消耗成本以及预期所获得的收益。这个思考会帮助你的领导、boss、技术和其他部门理解并考虑你的方案。
结论
企业不同的业务场景相应的风控措施也会不同，这边我只具体提供一些浅显的方法论，没有很详细的赘述，希望和大家共同交流不断完善。
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