为何会刮起“妖风”？风控人不得不说的那些事

“妖风”这个词，其实不少人都在用，特别是我们做风控的，一听到这俩字，脑子里立刻就得过一遍“不对劲”的信号。但真要说清楚这“妖风”到底是怎么刮起来的，可能就没那么简单了，很多人容易把它简单地理解为“运气不好”或者“碰巧撞上了”。但实际上，很多时候，这所谓的“妖风”，背后都有着一套我们能捕捉、甚至有时能预判的逻辑，只是它表现得比较隐蔽，容易被我们下意识地忽略。

“妖风”的真相：并非无迹可循

我在实际工作中，也遇到过不少被大家称为“妖风”的案例。比如，前几年有一段时间，我们发现有批新注册的用户，在极短的时间内，就出现了一系列非常相似但又难以直接界定的违规行为，而且这批用户的画像特征也非常模糊，不像过去那种一眼就能看出来的“坏人”。刚开始，我们都觉得这是巧合，或者是系统出了什么小bug。但当这类事件越来越多，而且集中爆发的时候，我们就得开始思考，这背后是不是有更深层次的原因。

后来我们花了不少精力去复盘，才慢慢摸索出一些门道。很多时候，“妖风”并非凭空出现，它往往是现有的一些“正常”行为模式，在某个临界点被放大、被串联起来，形成了一个看起来很“诡异”的局面。这就像一个平静的水面，突然因为一滴看不见的油，开始出现不规则的涟漪。我们作为风控人员，就需要去找到那滴“油”。

我记得有一次，我们监测到某个业务场景下，用户的异常行为模式突然改变了。过去，用户在这个场景下的操作，都是比较线性的，一步一步来。但突然有一天，我们看到很多用户的操作路径变得非常“跳跃”，而且完成目标的时间也异常缩短。这种变化，如果单个来看，可能只是一两个用户的“特立独行”。但当这种模式在短时间内被大量用户复制时，就很容易引起我们的警觉。

隐藏在数据背后的“妖风”信号

要捕捉这种“妖风”，关键还是在于对数据的细致观察和关联分析。很多人只看单一维度的指标，比如交易量、欺诈率等。但“妖风”往往是多个细微信号叠加的结果。我们需要去看用户的行为轨迹、操作顺序、交互时延、甚至是鼠标的移动轨迹，这些信息组合起来，才能更真实地还原用户的意图。

举个例子，我们在识别一些“刷单”行为时，最初可能只关注订单量和用户注册时间。但后来我们发现，很多“妖风”式的刷单，还会伴随着非常奇特的“养号”行为。比如，用户在完成一笔“刷单”任务后，会立刻进行一系列看似无关紧要的操作，像是浏览商品、收藏、甚至给某些不相关的商品留下五星好评。这些行为，单独来看可能很正常，但当它们密集地出现在一个新注册、短时间内产生大量异常交易的用户身上时，就极有可能是一个“妖风”前兆。

我们内部曾经开发过一套针对用户行为序列的分析模型，就是为了尝试捕捉这种“模式漂移”。很多时候，“妖风”的产生，是因为有人发现了一个可以利用的“漏洞”或者“灰色地带”，然后通过一套特定的行为模式来反复执行，从而放大收益。而我们的任务，就是要在这种模式被大规模推广之前，识别出它的异常之处。

从“假阳性”到“漏网之鱼”的博弈

当然，在这个过程中，我们也会面临很多挑战。最头疼的就是“假阳性”的问题。很多时候，我们对一种异常模式进行了强力风控，结果发现误伤了很多正常用户。这本身就是一种“风控的妖风”——你以为抓住了坏人，结果却是错怪了好人。这样的情况，不仅会影响用户体验，还会让我们对风控策略产生怀疑。

所以，我们的策略也一直在调整，从一开始的“宁可错杀，不可放过”，慢慢转向“精准打击”，尽可能地去理解和区分正常行为和异常行为之间的界限。这需要我们不断地迭代模型，引入更多的用户行为维度，并且对模型的误报率进行持续的监控和优化。

有一次，我们遇到过一种情况，一个新上线的功能，因为设计上的某些“巧合”，导致很多用户在完成某个操作时，其行为模式跟我们预设的欺诈模式非常相似。我们当时就误判了一批用户，导致用户投诉率飙升。事后复盘发现，问题根源在于我们对新业务场景下的用户行为理解不够深入，没有考虑到它与传统场景的差异性。

“妖风”背后的利益驱动与套路

深究下去，很多“妖风”的产生，背后都有明确的利益驱动。无论是为了获取平台的某种补贴、虚报流水、还是为了在某个游戏中获得不正当的优势，这些都是驱动“妖风”产生的核心动力。而那些能够制造“妖风”的人，往往也非常擅长利用人性的弱点和系统的漏洞。

我接触过一些攻击者，他们会精心设计一套“人设”和“行为模板”，就像演员在演戏一样。他们会在特定时间、按照特定的顺序执行一系列动作，并且会刻意模仿普通用户的行为特征，甚至会时不时地穿插一些“正常”的、甚至显得有些“笨拙”的操作，来混淆我们的视听。这种“表演”，就是为了让我们觉得“这不像骗子”，从而降低我们的警惕。

我们曾经在一次打击“刷单”活动中，发现了一个非常有意思的现象。很多参与刷单的用户，在完成刷单任务后，会有一个固定的“清理”步骤。他们会清空浏览记录、删除订单，甚至更换IP地址。这些操作，在我们看来都是为了掩盖痕迹，但更深层次地讲，是他们在利用我们风控系统的“盲点”。他们知道我们的系统可能更侧重于事后追溯，而不是对行为过程的实时深度分析。

风控的“艺术”：预测与响应

所以，作为风控人员，我觉得我们做的更多的是一种“艺术”——一种在混沌中寻找秩序、在干扰中识别真相的艺术。我们不仅需要懂技术、懂数据，还需要理解业务场景，甚至要具备一定的“反侦察”思维。

现在，我们公司也越来越重视对用户行为全链路的监控和分析。从用户注册、登录、浏览、交易，到最终的离开，每一个环节我们都力求捕捉到有价值的信息。我们也在不断尝试引入一些更前沿的技术，比如机器学习、图计算等，来帮助我们识别那些更隐蔽、更复杂的“妖风”。

而且，我们还建立了一个快速响应机制。当发现某种新的“妖风”模式出现时，我们能第一时间进行研判，并迅速调整风控策略，甚至联动业务部门，从根源上解决问题。这就像打仗一样，你需要有前哨部队去侦察，有主力部队去围剿，还有后勤部队去保障。少了一个环节，都可能导致“妖风”肆虐。

总的来说，对于“为什么会刮妖风”，我的理解是，它往往是系统、规则、人性以及利益相互作用下的产物，而风控的工作，就是要在这些复杂的交织中，找到那些不和谐的音符，并及时采取行动，将潜在的风险扼杀在摇篮里。