1）风险场景挖掘：基于数据分析异常、案例研判、情报探查、调研访谈等内容，明确风险主体，包括但不限于用户、承运商、供应商等，总结归纳风险发生的业务流程节点、作弊人的行为特征、作弊动机以及造成的资金影响
2）风控模型建设：基于风险场景定义开展数据收集、清洗和预处理，整合企业工商信息、订单运单、车辆运输、仓储操作、图片视频、轨迹定位、生物探针等数据发现潜在的风险模式和规律，固化识别策略，选取适合的建模方法和算法
同时，定期使用黑白样本回测模型回测准确率和召回率
3）处置策略建设：基于风控模型，建立线上处置流程，结合风险严重程度选择不同的弹性策略，包括限制功能权益、调整结算费用、调整折扣水平、关停账号等手段
同时，平衡好业务发展和风险控制成本，通过改造业务系统、业务流程来彻底消除风险
4）基础能力建设：整合多渠道的节点和关系数据，建立覆盖物流商家、承运商和服务商的关联关系
建设不同主体的风险画像服务业务全流程的风控需求