解读

面试官抛出此题，核心想验证三件事：

1. 你是否具备中国本土黑产攻防实战经验（卡商、接码平台、群控、云手机、代付、代下单等完整链路）；
2. 能否把“防薅”动作嵌入用户运营全生命周期，而不是只丢给风控；
3. 在补贴ROI、用户体验、平台规模三者之间如何做权衡与迭代。
   回答必须体现“运营视角”，即：既懂规则设计，又能用数据驱动迭代，最终保障真实用户的补贴效率。

知识点

1. 中国黑产图谱：接码号商、猫池、卡池、群控、云手机、改机工具、虚拟定位、代理IP、秒拨、代付、代下单、返利机器人、闲鱼转卖。
2. 补贴漏斗模型：曝光→领取→使用→复购，每一层都可能出现“价值泄漏”，需分别设定异常阈值。
3. 运营层风控四件套：
   ① 门槛规则（实名、绑卡、支付二要素、收货地址白名单、LBS围栏）；
   ② 行为识别（设备指纹、陀螺仪、点击轨迹、订单集中度、SKU集中度、收件手机号离散度）；
   ③ 成本对冲（膨胀金、阶梯返券、核销后返利、T+7提现）；
   ④ 负向处罚（灰度降权、延迟结算、券包冻结、追偿、公示封禁）。
4. 数据指标：
   ① 领取率≥阈值且核销率≤阈值即触发风控；
   ② **新客30天内复购率＜行业分位20%**标记疑似；
   ③ 单设备/单支付账户关联收货手机号≥3自动弹人脸识别。
5. 合规红线：务必遵循《个人信息保护法》《反电信网络诈骗法》，用户授权、最小可用、可解释性是底线。

答案

我会分“三步六招”把防薅嵌入运营日常，兼顾规模与体验：
第一步：事前预防——让黑产进不来

1. 动态门槛+场景化任务：高补贴券不再“一键领取”，而是做**“实名+30秒浏览+加购”三步任务**，利用行为时间阈值（<8秒判定机器）过滤掉90%群控。
2. 设备-支付-收货三位一体：调用厂商级设备指纹SDK，叠加支付宝/微信二要素一致性校验，收货地址与LBS比对>5公里自动人工复核，快递柜、驿站订单占比>40%的SKU暂停补贴。

第二步：事中监控——让羊毛党用不掉
3. 实时风控引擎：券核销环节接入规则+模型双引擎，规则侧设置“同一设备单日核销≥3单”即滑块+人脸，模型侧用XGBoost打分，AUC≥0.96，召回率优先，宁可误杀也不泄漏。
4. 补贴成本对冲：把“立减”改为“膨胀金+T+7返红包”，用户实际支付≥50%才可激活，7天内退货则红包失效，用资金流时间差降低批量套现动机。

第三步：事后治理——让薅过的退回去
5. 负向激励体系：对确认违规的账户执行五级梯度处罚——冻结券包、清零积分、限制秒杀、降权曝光、公示封禁，并把设备ID、支付ID、收货手机号同步至集团黑名单，30天内禁止注册新号。
6. 数据复盘与迭代：每周跑**“补贴ROI-异常订单占比”矩阵**，异常订单占比>5%且ROI<1的品类，次周直接降补30%或改为抽奖玩法；同时把误杀申诉通道放在App首页，2小时内人工响应，保障真实用户体验。

通过以上闭环，我们曾在618大促把某高补贴生鲜品类的异常订单占比从11%压到1.8%，补贴ROI提升2.4倍，且真实新客30天复购率提高6个百分点，实现业务与风控双赢。

拓展思考

1. AIGC时代的对抗升级：黑产用深度伪造人脸过活体，运营需推动风控上线**“多光源+声纹+唇语”组合活体，并引入运营商SIM卡活性校验**，持续抬高攻击成本。
2. 私域场景防薅：社群裂变券容易被“撸货群”集中领取，可设计**“千人千面”面额+暗号核销**机制，暗号每小时自动更新，券面额与历史消费客单价挂钩，让黑产无法提前锁单。
3. 跨平台协同：建议与闲鱼、拼多多、抖音建立**“高风险订单通报”机制，对同一快递单号、同一收货手机号**在多平台异常收货行为进行联合封禁，形成行业级威慑。