今年暑假，博物馆和演出会门票被黄牛抢走。主办方、博物馆如果拥有风控系统，可以制订一系列规则来识别和拦截潜在的黄牛行为。
在制订规则时，需考虑多个因素的综合分析，如IP地址、设备指纹、账号关联、行为模式等，以提高准确性和可靠性。同时应该在有效拦截黄牛的同时，尽量避免对正常用户造成不便。需要根据实际业务情况和用户行为分析，因此需要合理设定规则的阈值和限制条件。
活动期限规则：设定活动期限来限制购票时间窗口，确保黄牛无法提前获取、囤积大量的票源。
实名认证规则：要求用户进行实名认证，减少匿名账号的存在，提高购票过程的可追溯性和真实性。
地理位置规则：根据用户的地理位置信息，设定特定区域的票务限购规则，限制非授权地区的购票行为。
IP地址限制规则：设置每个IP地址在一定时间内只能提交一次订单，防止黄牛使用多个IP地址进行批量抢票。
设备识别规则：监测设备指纹信息，对于异常的设备指纹（如模拟器、Root设备等）进行拦截，并限制其访问和提交订单。
频率限制规则：设定用户提交订单的频率，例如限制同一用户在较短时间内只能提交一定数量的订单，避免恶意刷票或批量下单。
账号关联规则：检测账号之间的关联性，通过分析相同设备、相同联系方式、相同支付方式等因素，识别可能由同一黄牛或团伙操作的账号，并对其进行限制。
账号历史行为规则：分析用户的历史行为模式，例如异常购票行为、频繁退款等，识别潜在的黄牛账号，并加强对其订单的审核和限制。
规则制定者需根据具体业务场景和风险特点进行综合分析和决策，确保规则的实施能够有效。还需要针对黄牛的策略和手段不断演化，规则也需要随时进行优化和更新。基于实时风险数据和反馈信息，及时调整规则，保持对黄牛抢票行为的有效防范。
什么是风控规则？
谓风控规则，就是一组事先定义好的逻辑规则，用于分析和判断操作者行为，识别潜在的风险或异常情况。这些规则根据具体的业务需求和风险模型设计而成，可以通过编程语言或配置文件的方式进行定义和实现，更可以使用预定义的语义模块编写。
风控引擎中的规则通常由以下几个方面组成：
基础规则：基础规则是指风控引擎中最基本、最常用的规则，用于识别常见的风险行为。这些规则可以包括IP地址的异常访问、设备指纹的异常变化、账号的异常登录等。基础规则通常是根据业界经验和常见风险模式来定义的。
定制规则：定制规则是根据具体业务需求和风险特征而定制的规则。这些规则可以针对特定行业、特定业务场景或特定用户群体设计，以满足个性化的风险识别需求。定制规则通常需要根据实际数据和业务知识不断优化和调整，以提高准确性和适应性。
机器学习模型：风控引擎中也可以利用机器学习技术来构建模型进行风险判断和预测。这些模型可以从大量的历史数据中学习出风险模式和规律，并根据实时数据进行预测和决策。机器学习模型可以灵活地根据数据的变化和新的风险模式进行训练和更新，具有较高的准确性和自适应能力。
风控规则的来源
风控规则的来源业务实践、数据挖掘和模型等几个方面，企业可以更灵活地管理和修改业务规则。
行业经验和最佳实践：相对常见的风险行为，可以参考行业的经验和最佳实践来构建规则。这些经验和实践通常由专业的风控团队或从业人员积累得出，并能够提供较为全面和可靠的风险判断依据。
数据分析和挖掘：通过对历史数据的分析和挖掘，可以发现隐藏的风险模式和关联规则。这些数据模型可以通过数据科学技术来构建，并通过统计分析、关联规则挖掘、异常检测等方法来生成规则。
业务需求和专家知识：根据具体业务场景和需求，结合风险管理专家的经验和领域知识，可以制定一些特定的规则。这些规则可以根据业务特点和风险因素进行定制化设计，更加贴合实际业务需求。
总之，风控引擎中的规则来源多样，包括行业经验、数据分析和挖掘，以及业务需求和专家知识等。这些规则的设计和应用需要综合考虑业务特点、风险模式和数据情况，并不断优化和更新，以保持准确性和适应性。
如何在风控引擎中配置规则？
规则最终是需要交付给运营人员去配置使用的，所以必须能满足灵活的配置编排，且易懂，才能最大发挥它的威力。顶象Dinsight实时风控引擎提供了可视化界面，能够让业务人员快速上手，配置新、添加、测试规则。
输入用户名、密码后登录风控决策引擎，进入“策略中心-组件管理-组件模式”，在下拉框中选择“规则”。
在“组件配置”中进行规则配置。配置条件中的逻辑关系可根据实际业务需要进行更改，目前有“且”和“或”供选择；系统默认展示一个条件设置可进行配置。如点击“增加条件”，在“...”按钮后新增一个条件设置。
规则配置完成后，可以进行测试。在“组件配置”界面，点击“组件测试”按钮，弹出“组件测试”页面；页面中显示需要在组件中赋值的测试数据。
将变量手动赋值后，点击“测试”按钮，组件进入测试。测试结束后，可查看组件的详情。也可以继续调整数据，可多次对组件进行测试，验证该组件的可用性。
Dinsight实时风控引擎支持规则集配置。在该模式下可设置多条规则，每条规则都有一组动作，规则按序执行。每条规则命中后会按照对应的动作进行返回。
进入“策略中心-组件管理”，点击“新建组件”按钮，在下拉框中选择“规则集/规则匹配”，组件配置展示“规则匹配”的配置框；可添加多条规则；每条规则中支持分别设置多个条件和动作。
顶象Dinsight实时风控引擎可以在营销活动、支付下单、信贷申请等场景，对业务前端发送的请求进行风险判断，并于毫秒内返回决策结果，以提升业务系统对风险的防控能力。日常风控策略的平均处理速度在100毫秒以内，聚合数据引擎，集成专家策略，支持对现有风控流程的并行监测、替换升级，也可为新业务构建专用风控平台；聚合反欺诈与风控数据，支持多方数据的配置化接入与沉淀，能够进行图形化配置，并快速应用于复杂策略与模型；能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备，以及深度学习技术，实现风控自我性能监控与自迭代的机制；集成专家策略，基于系统+数据接入+指标库+策略体系+专家实施的实战；支持对现有风控流程的并行监测、替换升级，也可为新业务构建专用风控平台。
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