作弊|亚马逊云科技助力LiveMe打造实时风控模型，阻截直播中黑灰产作弊行为_虚拟世界|李檬|mr|3d|庄滨滨|f

实时风控模型在交易前有效阻截30%的欺诈行为，初期每年可减少百万美元损失
为国内首个使用Amazon SageMaker在社交直播平台成功落地的实时交易风控解决方案，计划拓展至整体行业应用

北京2021年11月18日 /美通社/ -- 亚马逊云科技宣布，中国公司出海标杆企业、全球化直播平台LiveMe与亚马逊云科技行业架构师团队及数据实验室紧密合作，打造了基于机器学习训练的实时风控模型，并在快速原型及产品团队的支持下成功部署在生产系统中。该风控模型围绕直播环境中的虚假账号、恶意送礼、支付退款等交易欺诈场景，构建实时风控推理系统，预判交易风险，防患于未然。根据上线初期数据测算，实时风控模型可以在交易前有效阻截30%的欺诈行为，每年可为客户减少百万美元损失。
【作弊|亚马逊云科技助力LiveMe打造实时风控模型，阻截直播中黑灰产作弊行为】后疫情时代网络直播加速发展并迅速渗透至众多行业越来越多的企业或个人通过直播方式进行信息发布、品牌推广、电商交易或网络社交等活动为了达成用户留存、品牌营销、业务推广、构建社区等发展目标，通常会开展诸如抽奖、充值等线上交易，消费者也往往会给自己喜爱的主播进行打赏等，这就给黑灰产带来可乘之机近年来网络黑灰产呈现出团伙化、高科技化、产业化等特点，已经影响了直播行业的健康持续发展。
LiveMe作为一家全球头部秀场直播平台也遭遇到了相关挑战目前LiveMe直播平台涵盖了来自240多个国家和地区的近100万名主播，每月活跃用户数（MAU）超过3.7亿，平台2016年上线至今总播放时长高达139万亿小时，总下载量超过9万亿次通过虚假账号、支付退款、恶意送礼等手段实施的交易欺诈和作弊行为每年都给LiveMe造成了相当的经济损失而针对这些网络欺诈行为，传统的风控方式仅仅是基于已有经验和统计规则进行判断，对于交易风险的泛化推理能力不足，缺少预先判断和事前拦截，造成大量交易行为在数月后发生恶意退款，损失难以挽回。
亚马逊云科技针对LiveMe的业务痛点和需求，为其打造专属的行业解决方案，基于机器学习风控模型，提升LiveMe对于多种交易风险行为进行泛化预判的能力，在交易前预判并阻截风险，把可能发生的经济损失降到最低。
方案首先对于LiveMe的数据进行理解、清洗、标注，然后利用Amazon SageMaker进行模型的构建、训练、评估和优化，获得针对虚假账号、支付退款、恶意送礼等交易欺诈场景，并在测试数据集上训练出达到一定预测准确率的机器学习模型这套解决方案提供了基于模型的实时推理能力，通过API Gateway将传入的数据样本进行编码，编码后的特征通过Amazon SageMaker Endpoint进行推理，在毫秒级的时间内提供对应用场景风险评估的返回结果此外，解决方案还实现了机器学习开发运维一体化过程，将训练模型Amazon SageMaker Model Version与Amazon CodePipeline相结合，实现了模型迭代更新、模型流量分担、A/B 测试及发布的自动化，而不影响实时的预测。
亚马逊云科技希望此次为LiveMe 打造的这套基于机器学习的风控模型为整个行业带来积极的示范和借鉴效应LiveMe 技术总监徐博表示，“LiveMe很荣幸成为中国区首个使用Amazon SageMaker进行实时交易风控的社交直播平台，这套模型实属行业首创也十分行之有效，我们考虑未来把这一实时风控模型打造成一款SaaS产品，通过亚马逊云科技Marketplace进行推广，让更多行业伙伴从中获益”
LiveMe在2016年成立之初就开始使用亚马逊云科技的服务，是中国出海企业中最早一批使用亚马逊服务的公司，目前大部分的业务部署在亚马逊云科技平台上，已使用包括Amazon Elastic Compute Cloud云服务器、Amazon Elastic Block Store数据存储服务、Amazon Relational Database Service数据库托管服务以及Amazon Simple Storage Service存储服务在内的45种服务。