之前博客里提過，風險控制意識是區(qū)分有實際工作經(jīng)驗和沒有實際工作經(jīng)驗的網(wǎng)站數(shù)據(jù)運營人員的一個基本標準，然而光有意識也并沒有什么用，怎么緩解風險防控的問題呢？

這個話題涉及個案分析（辨別風險），和組織流程（維持運作），本文主要討論前者。

舉2個簡單的例子，1是秒殺活動里如何區(qū)分出用自動插件刷商品的惡意用戶，2是競價廣告位如何區(qū)分出大商戶私底下串通壓價。

1、刷低價促銷商品

這是相當傳統(tǒng)和常見的一個作弊場景，拍腦袋也可以想到的是，惡意用戶存在用戶ID，訪問IP，訪問頻率等不正常的地方。

從計量的角度來說，如果將每個行為要素定義權重，包括作弊特征，和誤殺特征，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)擬合出參數(shù)，可以像電影“少數(shù)派報告”一樣給每個訪客自動打一個標簽，然后干掉惡意標簽用戶。

可惜惡意客戶并不像學者那么傻，會去遵守很多假設，人家是結(jié)果導向的，不斷調(diào)整自己的行為策略，而針對一個人工智能（還是蠻聰明的那種）的計量模型，如果現(xiàn)在能達到的話，可能我現(xiàn)在應該在月球基地寫這篇博客。

針對這些行為，預測失敗的學者往往稱之為“非理性的”，其實這只是我們現(xiàn)階段無法量化計算的“理性”，這些名詞若干年后可能會歸入宗教祭司文獻的記載。

生活還是要繼續(xù)的，要防范，只能采用行為經(jīng)濟學的方式：做實驗、研究具體的漏網(wǎng)案例，不斷增加人工規(guī)則。

稍微題外話一下，這些現(xiàn)象也產(chǎn)生了新的產(chǎn)業(yè)機遇，行業(yè)公共風險案例庫變得很有經(jīng)濟價值，所謂吃一塹長一智，最好是別人吃了，自己長智。

2、商戶之前的串通

互聯(lián)網(wǎng)最大的貢獻，不僅僅是解放了消費者的選擇權，也解放了中小商戶。網(wǎng)絡流量廣告標價，并不像傳統(tǒng)報紙電視廣告那樣被大商戶完全壟斷，而是由于互聯(lián)網(wǎng)的長尾效應，由自由的搜索競價方式放開給所有商戶，這同時也帶來了以前沒有過的風險防控問題。

仍然從計量的角度說，當一個廣告位從標準定價（通常是遠遠高于實際價值的，結(jié)果就演變成刊例價你2折我1折等一大堆行業(yè)陰暗面），變成競拍定價（不談明拍暗拍了，扯太遠）以后，理論上商戶會根據(jù)自己從這個廣告位獲取的收益，來決策是否繼續(xù)加價競拍，理性的用戶會試圖保持roi大于1，實際上賣廣告的平臺不需要知道這個商戶所在行業(yè)的毛利，只需要這個規(guī)則運轉(zhuǎn)起來，自然會穩(wěn)定在符合毛利的廣告價位上，一切都是可計算和預測的。

實際生活里，商戶也并沒有遵守一堆理論的假設，當競價過高時，商戶之間會有很強的串通壓價動機，例如前陣藥品那個，小規(guī)模在水面下的更多；同時，競價平臺為了鼓勵新商戶、鼓勵高質(zhì)量內(nèi)容更新的一些規(guī)則，又會被精于研究的小商戶利用－－最專業(yè)的惡意用戶永遠不是個人，而是小組織。

如果用計量的方式，可能需要幾個月才能積攢夠足夠的樣本來抵御新的作弊，顯然還是要采用行為經(jīng)濟學的，打地鼠的解決方式，一個一個具體案例，增加一個一個丑陋的規(guī)則補丁。

不難發(fā)現(xiàn)，這也是一個對于后進入市場玩家的競爭壁壘，假設說，先發(fā)者已經(jīng)無意中培育出一個電商競價作弊生態(tài)圈（請勿對號入座），其他后進入的對手，在毫無歷史風控案例積累的情況下，將會是怎樣的處境？

3、結(jié)語

至今筆者都認為，國外互聯(lián)網(wǎng)公司在國內(nèi)無法生存，某方面來說就是迷信數(shù)據(jù)模型，迷信計量方式的風險防控。

即便像UBER這樣全副硅谷橙色裝備的公司，國內(nèi)隨便一個初中學歷用戶想出的刷獎勵補貼方法，都可以輕松繞過一大堆公式防線，還能及時自我更新；而久經(jīng)專業(yè)欺詐折磨的paypal，所采用的寧可錯殺三千不能放過一個的、過度嚴格的委員長模型，也是相當有名。

只要人工智能還沒有突破性的發(fā)展，在實際生活中，行為經(jīng)濟學的灰度實驗手段仍然是無法替代，而且重要性遠遠超過所謂大數(shù)據(jù)計量手段的重要方法。計量的方式只適合在給定假設情況下的中長期宏觀預測－－其最基本的假設是，這個世界不是“不確定”的。