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随着互联网服务迅猛发展，业务变得日益复杂，系统链路也变得越来越长，各种大促销、补贴等营销手法层出不穷。在广泛服务于消费者的同时，为了更好地提供优质的互联网服务并惠及广大消费者，线上也滋生出许多黑灰产业。这些黑灰产业包括但不限于炒信、黄牛、刷金币、刷收藏夹、秒杀抢购等。这些羊毛党或者利用系统漏洞，或者刻意违反业务公平原则，与广大消费者争夺利益，从而破坏相关服务推出的初衷。
风控系统的建设是一个不断迭代的过程，随着业务发展阶段的变化而变化。初期的版本可能仅关注账户安全，随着逐渐升级，更多关注防欺诈问题。
一般来说，一个好的业务风控系统应该具备以下功能。
1）数据采集与分析：能够从多个数据源采集数据，包括用户行为数据、交易数据、设备信息等，例如App使用时间、IP地址、出行记录以及社交网站等，同时可使用指纹技术来保证数据来自同一个用户。
2）规则引擎：拥有灵活的规则引擎，可以根据业务需求定制规则，包括用户评分、设备评分、关系挖掘和数据预测等。
3）风险决策引擎：根据用户行为和交易数据对用户进行风险评估，并生成相应的风险评分。例如，在凌晨时段，注册、登录和领取优惠券的接口突然增加调用，而且调用过程一气呵成，没有调用其他接口，大概率是羊毛党行为。
业务风控的重点是对客户身份甄别，对用户进行分层，确保高价值客户有安全的消费体验，如图2-13所示。
图2-13 消费者筛选路径
风控的实现不是简单采购一套风控系统，要结合自身的业务特点来制定规则。很多安全事件的发生是因为在制定规则的时候，没有考虑周全可能存在的风险。一般的防御手段是采购成熟的互联网的产品和服务。它们通常是结合业务采用开源的大数据技术，比如Flink做实时数据流处理，在成熟的时候，做对外输出。
支付宝的第五代风控引擎AlphaRisk是一个基于人工智能技术的风险评估系统，它能够对支付宝用户的交易行为进行全方位的监控和分析，从而识别出潜在的风险问题，并及时采取措施进行防范和处理。