解读

“拆单”套利是中国电商与本地生活平台常见的灰产手段，指用户或黄牛将本可一次性下单的高门槛优惠拆成多笔低门槛订单，从而超额套取平台补贴、红包或积分。例如：满300减50券，拆成3单100元订单，即可多享2次优惠。
面试官问此题，核心想验证三点：

1. 你是否熟悉国内主流玩法（如淘宝、京东、美团、抖音的券规则）；
2. 能否用数据快速识别异常；
3. 能否在不影响正常用户体验的前提下，设计闭环策略，兼顾风控、成本与增长。

知识点

1. 拆单套利的三类主体：个人薅羊毛、职业羊毛党、线下商户勾结。
2. 识别维度：
   • 账号层：设备指纹、收货手机、支付卡、IP、IMEI 重复度；
   • 行为层：同一券在短时高频核销、SKU 集中且低价、下单路径高度相似；
   • 订单层：客单价≈券门槛、凑单商品退货率>均值、同一收货地址聚合多账号。
3. 治理工具：
   • 实时风控引擎（规则+模型双轨）；
   • 券包动态定价（券面额随库存/人群浮动）；
   • “影子券”（灰度用户可见不同门槛，干扰套利脚本）；
   • 延迟结算（确认收货 15 天后结算补贴，留出回溯期）。
4. 合规红线：必须遵循《反不正当竞争法》《电子商务法》，不得未经告知屏蔽账号或扣款，需留存完整日志以备监管抽查。

答案

我会分四步闭环解决：

1. 数据指标定义
   用T+1离线+实时双流计算“套利指数”：

   • 分子：单设备/单支付账号7日内核销同门槛券≥3次；
   • 分母：该券同期核销总量；
     指数>5%即触发预警。

2. 事前预防

   • 券包分层：新客券与回馈券设置“单身份终身一次”（打通公安实名+银行卡四要素）；
   • 动态门槛：根据SKU历史客单价分布，把券门槛调至P75分位，让正常用户无需拆单即可用券；
   • “影子门槛”：对灰度用户展示**+10元**的券门槛，打散套利脚本预期。

3. 事中拦截

   • 实时风控引擎：写入7条硬规则（如“同一收货手机号30分钟内>2单且均用券”即弹窗验证码）；
   • 模型打分：XGBoost 模型，特征包括设备root、IP段历史黑产标签、订单时间间隔标准差，F1>0.92即阻断下单；
   • 柔性干预：首次触发只**降权券面额50%**并提示“账号异常”，避免误杀真实用户。

4. 事后回收

   • 延迟结算：补贴款T+15结算给商家，期间发现拆单即扣回补贴+扣除商家违约金（合同已约定）；
   • 积分回滚：若用户已兑换礼品，按1积分=0.01元扣减余额，不足则记负积分，下次充值优先抵扣；
   • 黑库联动：把确认的手机号+设备+身份证写入公司级黑名单，90天内禁止参与任何活动；
   • 效果复盘：每周输出ROI=挽回损失/投入人力，目标**>20:1**，持续迭代。

通过以上四步，可在两周内把拆单套利率从3.8%降至0.6%，同时正常用户券使用率仅下降0.15%，实现风控与增长平衡。

拓展思考

1. “商户联合套利”更难识别：线下门店用扫码枪分拆订单。此时需在POS端埋点，把商品条码+支付条码+时间戳回传，用图算法发现同一门店短时多笔订单共用券。
2. 直播场景的“秒拆”：主播口播限时券，羊毛党用自动脚本+虚拟手机农场。可引入抖音/淘宝同款的“滑块+人脸”双因子，并把券与直播间停留时长绑定，观看<30秒不可领券。
3. 长期策略：把补贴预算从“券”转向“会员权益”（如88VIP、美团外卖神会员），权益随身份而非订单走，天然消灭拆单场景，同时提升LTV。