解决方案:电商平台那么多，有什么工具可以统一采集下载做分析？

　　解决方案:电商平台那么多，有什么工具可以统一采集下载做分析？

　　运营人员每天最常做的事情就是导出数据，或者从界面复制粘贴到数据表中进行数据分析。

　　在精细化运营时代，电商业务始终把数据效率放在首位。每个平台的数据每时每刻都在变化。数据的时效性对于品牌商家影响门店经营决策非常重要。

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　　面对电商全球化的业务数据，我们可以使用云拓商方舟RPA解决方案，自动采集各大电商平台店铺后台数据，赋能运营自动化数据采集、数据清洗、数据存储.

　　不同于市面上开发的数据爬虫工具，云拓商务方舟采用RPA桌面自动化技术，通过拟人化的鼠标点击下载，智能处理界面弹窗等网页变化。

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　　比爬虫工具更稳定、更安全，云拓商务方舟RPA可根据各电商平台的登录特点，自动进行登录验证，解决频繁的手动登录操作。

　　在自动化应用中只需移动鼠标选择作业所需数据，RPA智能机器人即可自主分配采集任务和定时时间，数据采集完成第一时间通知作业人员，并存储完整数据在仓库或桌面文件夹中。

　　解决方案:互联网反欺诈体系之一

　　1 常见的欺诈形式

　　2 网络反欺诈

　　互联网业务的特点对互联网反欺诈系统提出了更高的要求。互联网反欺诈系统有几个原则：

　　这些原则决定了互联网反欺诈系统对人员、方法、技术、数据等的独特需求和特点：

　　2.1人

　　传统的线下反欺诈往往是单兵作战，而互联网反欺诈系统的建设需要一个完整的团队，各个岗位的分工合作完成。一个完整的反欺诈策略体系需要以下几类人员。

　　与线下反欺诈相比，互联网反欺诈对人员需求的最大特点是对研发人员、数据挖掘、数据建模人员的需求量巨大。

　　2.2 方法

　　有多种反欺诈方法。目前互联网反欺诈系统常用的方法包括信誉数据库、专家规则、机器学习等：

　　信誉数据库是传统的黑白名单。通过内部积累和外部获取的各类人员、手机号、设备、IP的黑白名单判断诈骗行为。它是一种实施简单、成本低的反欺诈。方法。同时，信誉库也存在准确率低、覆盖面窄等缺陷和不足，只能作为互联网反欺诈的第一道过滤器。

　　专家规则是目前比较成熟的反欺诈方法和手段，主要是根据反欺诈策略人员的经验教训制定反欺诈规则。当用户的操作请求和行为触发反欺诈规则时，将被识别为欺诈行为并启动拦截，例如各种聚合规则。

　　专家规则的优点是实施起来比较简单，可靠性强，缺点是专家规则严重滞后，无法及时应对新的欺诈手段和方法，并且往往要经过很多的损失才能吸取教训。提取新规则。此外，由于人脑的局限性，专家规则只能使用一维或多维的标量进行计算识别，往往误报率较大。

　　专家规则在很大程度上依赖于战略家的经验教训，不同层次的战略家制定的专家规则的效果会大不相同。它们主要可以作为一种应急手段和防范网络诈骗的底线。

　　机器学习反作弊是近几年比较流行的一种反作弊手段，也取得了一定的效果，最常见的比如芝麻信用分。

　　机器学习反欺诈是利用机器学习的方法，将用户各个维度的数据和特征与欺诈进行关联，给出欺诈的概率。

　　常见的机器学习反作弊包括有监督和无监督两种类型：

　　基于监督机器学习的反欺诈：

　　监督机器学习反欺诈是机器学习反欺诈中比较成熟的方法。基本思想是对历史上出现过的欺诈行为进行标记，利用逻辑回归等机器学习算法对大量用户行为特征和标签进行分类，发现欺诈行为的共同用户行为特征，并通过评分, 概率等方法输出。

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　　由于网络诈骗的多样性，很难将诈骗与正常行为完全区分开来。因此，有监督机器学习反欺诈最大的难点在于如何准确获取大量的欺诈标记。

　　基于无监督机器学习的反欺诈：

　　无监督机器学习反作弊是近来业界兴起的一个思路，也成为一些公司的卖点，但至今还没有出现更成熟、经过验证的解决方案。

　　与有监督机器学习的反欺诈相比，无监督机器学习的反欺诈方法不需要预先标记欺诈行为，而是通过对每个纬度数据和标签的所有用户和所有操作行为进行聚类，找出拦截行为和行为差异较大的用户和操作请求。

　　理论上，基于无监督机器学习的反欺诈方法可以将反欺诈人员从被动防御中解放出来。但是，由于无监督机器学习算法对数据的广度和数据使用的深度有着极高的要求，因此无监督机器学习算法的效果还需要在实践中进行检验。

　　如果说网络反诈骗是做一顿大餐，那么网络反诈骗的方法就像菜谱。就像世间的烹饪无非是煎、炸、煎、蒸、煮、炖，防骗的手段也是千变万化。

　　然而，同样的反欺诈方法在不同的反欺诈团队手中可能会产生截然不同的效果。如果反欺诈手段运用得好，既可以准确拦截欺诈者，避免欺诈损失，又可以让普通用户完全麻木不仁。反之，如果诈骗手段使用不当，普通用户可能会受到难以言状的折磨，而诈骗者却仍处于无人问津的状态。因此，结合企业的反欺诈需求和场景，将各种反欺诈方法和手段结合起来，实现企业综合利益的最大化，应该是每一个反欺诈团队永恒的追求。

　　2.3 技术

　　互联网反欺诈常用的技术主要包括数据采集、特征工程、决策引擎、数据分析等几大类：

　　数据采集​​技术：

　　数据采集​​技术主要是应用于从客户端或网络获取客户相关数据的一种技术方法。值得强调的是，数据采集技术的使用应严格遵循法律法规和监管要求，在获得用户授权的情况下采集用户数据。

　　设备指纹：

　　设备指纹识别是目前互联网领域广泛使用的技术手段，其在反欺诈系统中的作用也从最早的设备唯一标识转变为客户端数据采集器。

　　设备指纹服务目前市场上有大量的服务商。在评价设备指纹服务质量时，应综合考虑覆盖率、唯一性、全面性等几个方面。

　　网络爬虫：

　　网络爬虫技术可用于爬取用户运营商数据、*敏*感*词*数据、网络交易数据等数据，也可用于爬取司法退伍军人名单和网络验证数据。

　　特征工程技术是指可以从原创

数据中进行数据挖掘的各种技术。常见的特征工程技术，如生物识别、活体检测、文本语义分析、知识图谱等。

　　生物识别：

　　生物识别技术，如语音识别、人脸识别等，是指检测和识别用户特定生物特征的技术手段。通过比对用户的生物特征信息，判断用户身份，主要用于验证用户身份等场景，防止用户账号被劫持。

　　活体检测：

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　　活体检测技术主要是通过用户进行特定的动作或阅读特定的内容来判断检测用户是活人还是机器。是防范诈骗团伙批量攻击的有效手段。

　　文本语义分析：

　　文本语义分析主要用于分析和挖掘文本数据，从用户评论等文本内容中提取用户特征。

　　知识图谱：

　　知识图谱利用图数据库从特定维度对不同用户、不同操作行为之间进行关联计算，从而发现不同用户、不同操作之间的相关性，可用于群体特征检测等场景。

　　随着互联网反欺诈手段的不断演进，数据分析技术也成为反欺诈能力建设的核心能力。海量数据和特征的处理也对数据分析技术提出了更高的要求。常见的数据分析技术包括实时分析（如Storm）和离线分析（如Hadoop）。详见大数据相关技术。

　　反欺诈决策引擎是互联网反欺诈系统的大脑和核心。强大的决策引擎可以有效集成信誉数据库、专家规则、反欺诈模型等多种反欺诈手段，为反欺诈人员提供高效、功能丰富的人机交互界面，大大降低反欺诈风险。欺诈 运营成本和响应能力。

　　判断决策引擎的好坏，需要从引擎处理能力、响应速度、UI界面等多个维度综合判断。

　　反欺诈技术能力就像锅碗瓢盆。反欺诈技术能力的高低决定了互联网反欺诈能力的高度。与线下反诈骗不同，互联网反诈骗是攻守结合的技术对抗。尤其是当诈骗团伙已经开始产业化并广泛应用大数据、人工智能等前沿技术时，反诈骗技术的能力直接影响到互联网反诈骗的有效性。

　　2.4 数据

　　数据是互联网反欺诈能力的基础。互联网反欺诈体系建设对数据的广度和深度提出了非常高的要求。行业中常用的数据从类别上可以分为以下几类：

　　设备数据主要是指用户客户端（如手机、平板电脑、笔记本、PC等）的各种参数，主要通过在页面和APP中嵌入各种SDK和js脚本来采集获取。

　　环境数据是指与用户发起操作请求所处环境相关的数据，可分为虚拟环境和物理环境两类。

　　虚拟环境数据主要是指与用户IP、WiFi等网络环境相关的数据。

　　物理环境数据主要是指用户手机位置、基站位置等相关数据。

　　行为数据是指用户在网页或APP上进行各种操作时的各种数据，例如用户在页面停留的时间、文字输入的时长、击键频率等。

　　第三方数据是指从公开渠道或第三方数据服务商获取的各类数据，包括但不限于用户运营数据、电商消费数据、*敏*感*词*、司法数据等数据。

　　由于法规要求，此类数据通常是经过脱敏处理的标记数据。考虑到此类数据会产生一定的数据成本，其真实性和准确性也参差不齐，因此在使用此类数据时应十分谨慎。

　　反欺诈数据的分类和使用，要靠仁者见仁，但俗话说，巧妇难为无米之炊。数据的完备性决定了反欺诈系统的天花板，直接限制了反欺诈系统的效果达到最高水平。