電商交易風(fēng)險(xiǎn)管理研究——以J公司為例.pdf

1、近年來(lái)，電子商務(wù)發(fā)展迅猛，網(wǎng)上購(gòu)物成為了最主要的購(gòu)物形式。2015年阿里在雙十一銷(xiāo)量突破912億，京東也達(dá)到100億。在繁榮的背后阿里和京東等電子商務(wù)平臺(tái)上的刷單、黃牛搶購(gòu)等大量的交易風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題集中爆發(fā)，交易風(fēng)險(xiǎn)管理手段的落后成為了阻礙平臺(tái)健康發(fā)展的瓶頸，給電商平臺(tái)帶來(lái)了極大的損失，也影響了普通客戶(hù)的權(quán)益，電商平臺(tái)的公平、公正、真實(shí)性受到了公眾的質(zhì)疑。而電商在交易風(fēng)險(xiǎn)管理上經(jīng)驗(yàn)還比較薄弱，風(fēng)險(xiǎn)管理起步比較晚，電商還主要依靠業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗(yàn)來(lái)

2、進(jìn)行交易的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)的復(fù)雜性提高，特別是黃牛公司和水軍公司等黑色產(chǎn)業(yè)鏈的專(zhuān)業(yè)化發(fā)展，傳統(tǒng)的交易風(fēng)險(xiǎn)管理模式已經(jīng)不能滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展需要。因此，構(gòu)建一套科學(xué)智能的交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，對(duì)電商平臺(tái)的健康發(fā)展具有重大的意義。
　　本文從電商交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題出發(fā)，通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外電商平臺(tái)交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式的方法進(jìn)行了研究分析，以風(fēng)險(xiǎn)管理的方法論為指導(dǎo)，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)交易業(yè)務(wù)特征分析，先建設(shè)了一套交易風(fēng)險(xiǎn)備選指標(biāo)體系，

3、然后提出了基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)來(lái)建立交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。主要工作包括:建立電商交易風(fēng)險(xiǎn)備選指標(biāo)體系;建立基于Gradient Boosting Decision Tree的單客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;應(yīng)用Logistic回歸和信用評(píng)分卡技術(shù)進(jìn)行單客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估優(yōu)化;建立基于社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的水軍社區(qū)識(shí)別模型;單客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與水軍社區(qū)模型的再進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用以發(fā)現(xiàn)更多的風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù);以J公司為例進(jìn)行模型的實(shí)證分析，證明模型具有較好的

4、預(yù)測(cè)結(jié)果;最后對(duì)電商的交易風(fēng)險(xiǎn)管理和交易風(fēng)險(xiǎn)法律問(wèn)題進(jìn)行了討論。
　　本文的成果，在傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理理論框架基礎(chǔ)之上，在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)上進(jìn)行了創(chuàng)新的思考和嘗試，對(duì)交易風(fēng)險(xiǎn)的備選指標(biāo)體系進(jìn)行了行業(yè)性的全面梳理，并大膽地運(yùn)用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘，以及社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的最新技術(shù)去進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的嘗試，將傳統(tǒng)成熟的信用評(píng)分卡技術(shù)與最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，幾種技術(shù)融為一體，從點(diǎn)入手進(jìn)行單客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，再?gòu)乃娚鐓^(qū)網(wǎng)絡(luò)的“面”進(jìn)行全局分析，點(diǎn)面結(jié)合系

5、統(tǒng)分析，最終建立起一套系統(tǒng)、科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。國(guó)內(nèi)在社區(qū)發(fā)現(xiàn)上的研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)分析上，本文嘗試用模塊度算法進(jìn)行水軍社區(qū)的發(fā)現(xiàn)，取得了不錯(cuò)的效果。這種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系的嘗試，為電商交易風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)探索，邁出了大膽地一步。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入可以更快更全的獲取到客戶(hù)的信息，數(shù)據(jù)挖掘方法在識(shí)別的能力上也更智能更準(zhǔn)確，從而對(duì)用戶(hù)的異常行為做出更穩(wěn)定的識(shí)別。這些新技術(shù)的探索為交易風(fēng)險(xiǎn)管理理論的研究帶來(lái)了新的思路和手段，也拓展了風(fēng)險(xiǎn)管理在電子