何为风控风控，在愈发严峻的互联网政策管控之下显得尤为重要，成为公司的“生命线”，更是在某些特殊阶段决定了公司的生死存亡，随之带来的业务风控策略产品需求量的提升，详见：社招面试30+，未成功上岸，但我没那么急了。那么，作为公司中的神秘存在，风控到底扮演着什么样的角色，承担怎样的工作职责呢？实际上，风控，即风险控制，核心的工作职责是对业务的线上风险进行把控和治理，优化平台的底线问题，为风险露出（率）指标负责。而具体到风控的全链路，又区分业务的不同，涉及到风险的定义、识别、治理等核心工作。风险定义风险的类型大致分为2大类，第1类是政策底线类风险，指的是基于相关监管部门下发的“监管指令”需要风控部门在某一特定时期（也有长期）必须处理的风险问题，这类风险往往称之为“已知风险”。第2类则是业务类风险，这一类风险往往由于不同业务类型有所差异，反映的也是平台侧需要作为关键风险进行重点解决的问题，而这类风险往往“未知”且存在一定的变化，且处理的结果对业务影响较大。1、内容类业务风险。以短视频类产品--快手为例，在此前拿到的风控策略offer岗位中，同业务的沟通中发现当前碰到的核心业务问题：存在不少用户在快手批量生产一些发布低俗涉黄类的擦边小姐姐账号，而由于这批号受众较广，可以在短期内获得较多的流量，而在获得流量后，这部分账号会进行流量的转化，一部分是导流到站外黄色网站，一部分是通过直播骗取用户打赏等。显然，这样通过涉黄内容获取流量并进行不良转化的问题会影响平台的长期社区氛围，甚至导致用户的流失。2、社交类业务风险。以陌生人社交产品--陌陌为例，需要重点关注的业务风险主要是SPAM类用户引发的恶意流量（外流）、损害用户社交体验问题，比如：此前面试陌陌社交风控策略产品时，业务重点在处理的风险问题是有大量的有组织的垃圾用户会发送招嫖信息给平台用户，影响社区氛围。3、社区类业务风险。以种草类工具/社区型产品--大众点评（如图1）为例，此前在沟通的风控工具产品岗位时，业务核心关注的风险是虚假评价、恶意差评等公信力问题，毕竟只有真实、对用户有帮助的内容才能留得住用户的信任，保证点评的价值。而对于回答类社区产品-知乎（如图2）来说，互动区的不友善行为，内容抄袭行为以及男女权等氛围向的风险问题相对比较严重，需要在风控环节进行高优治理。图1：大众点评-风控工具产品岗位JD图2：知乎-风控策略产品岗位JD风险识别风险被定义出来后，识别是一个十分具有挑战的问题，而这部分工作由于和算法同学联系紧密，在落地上也需要策略产品对技术具备一定的理解力，才能更好的推进识别策略的优化上线。从具体的识别策略来看，区分已知风险和未知风险略有不同。对于已知风险，主要是指政策指令类的风险，这类风险在标准制定上相对比较明确，也能够比较快速的积累大量有效的样本。因此，在识别策略上，主要通过机器+人工相结合的方式，机器为主人工为辅，机器不置信结果可用人工进行兜底，具体方式上可以从内容、用户、举报3个角度切入。1、内容上，我们可以通过文本、图片相关的机器模型配合有效的人工规则进行识别，核心在于给到足够有效的样本，辅助科学的评估手段，策略产品也可适当帮助算法进行模型选型和优化，参考：模型优化常见策略。2、用户上，基于用户昵称/头像/发文/涨粉等异常信息，并通过聚类圈定风险用户群体。比如：某些广告用户在用户昵称和头像上会带有明确的联系方式或者引流内容，通过识别账号的昵称和头像信息即可实现从风险用户到风险内容的识别。3、举报上，核心的策略是利用用户在平台侧的举报行为，构建从用户举报到人工审核以及处理、申诉等链路的搭建，这部分工作会涉及一些工具型产品的设计能力，正如上文讲到的大众点评的风控工具产品会负责设计举报申诉类工具产品。识别完已知风险后，比较难办的是“未知风险”。而对于未知风险的识别，核心的策略主要是建立完善的监控/预警机制。大致分为以下几种策略：1、预警机制，监控用户行为的核心指标，如：发文量、涨粉量、发文频率、提现金额、频繁切换账号等行为数据。以此前讲到的快手风控策略为例，业务中存在批量做小姐姐账号骗取流量，而这部分账号往往会存在异常涨粉现象，通过数据监控账号的涨粉数据则可以筛选出风险用户，并配合人工复审机制实现对未知风险的预警。2、举报机制，举报/反馈->审核->处置->申诉，这类策略和上述讲到的举报策略类似，核心也是利用用户的自反行为来帮助我们提前预知未知风险。3、离线分析，策略产品通过定期分析线上用户/内容case，来进行现状的摸底，评估线上是否存在未知风险。4、三方调研，通过潜入黑灰产群或者调研竞品的风险问题，进而分析当前业务是否存在类似风险问题。至此，风险的识别部分已经完成，但是，由于风险问题可大可小，基于不同的风险场景和时期，风险的处理策略/尺度有所不同，且部分风险由于涉及业务指标，往往需要做好trade-off，参考：策略产品必问题01｜生态策略效果衡量。因此，部分对业务指标影响较大的风险问题，还需要策略产品进行风险的定级，比如，以常见的低俗问题来说，治理的太紧往往导致消费指标下跌，治理过松又容易受监管，因此，我们在完成低俗风险内容识别后，还需要区分低俗程度进行分级，比如可以根据低俗人物的裸露程度分为重度、中度、轻度三等。风险治理风险识别后，基于业务诉求，需要设计相应的治理策略，核心逻辑是降低风险露出率的同时，尽量减少对业务的影响，甚至需要降低风控治理带来损失。以此前面过的抖音电商-风控策略产品岗位，电商风控需要监控电商/店铺合规问题，而风控的识别必然存在误伤，而这类误伤往往以平台赔偿收尾，因此风控策略不仅要减少合规问题的出现，还需要尽量降低风控治理带来的风险成本。具体到风险的治理上，区分不同风险等级可以设计相应的治理策略，这里，我们主要以内容类社区为例，从低、中、高这3等风险来进行治理，而治理的落脚点主要围绕内容和用户两者展开：1、低风险，内容侧：可以针对风险内容进行降权/隐藏/提示风险等，以大众点评为例，我们会看到部分点评信息由于存在一定的风险行为，会在展示侧提醒用户，“该条点评存在一定的刷好评...”；而用户侧：可以针对发布风险内容或产生风险行为的用户进行功能禁用，限制发文等管控，以警示用户。2、中风险，内容侧：针对风险内容可以直接进行过滤/不可见等干预策略；用户侧：采取关小黑屋/封禁等惩罚操作。3、高风险，平台侧可视情况将相关风险内容/用户上报相关部门进行配合处理。说到最后风控是一场不得不面临的持久战，我们面对的风险不仅“变化多端”，还存在对抗性，且经常与业务指标相悖，吃力不讨好。也正因如此，我们在做风控策略时更需要思考的更多，具备更强的业务sense。以上，如有问题，欢迎交流。