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亚马逊云科技助力LiveMe阻截直播中黑灰产作弊行为

2021年11月18日消息: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,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。

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。

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。

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