2021年11月18日消息：亚马逊云科技宣布，中国公司出海标杆企业、全球化直播平台LiveMe与亚马逊云科技行业架构师团队及数据实验室紧密合作，打造了基于机器学习训练的实时风控模型，该风控模型围绕直播环境中的虚假账号、恶意送礼、支付退款等交易欺诈场景，构建实时风控推理系统，预判交易风险，防患于未然。
根据上线初期数据测算，实时风控模型可以在交易前有效阻截30%的欺诈行为，每年可为客户减少百万美元损失。
后疫情时代网络直播加速发展并迅速渗透至众多行业。越来越多的企业或个人通过直播方式进行信息发布、品牌推广、电商交易或网络社交等活动。为了达成用户留存、品牌营销、业务推广、构建社区等发展目标，通常会开展诸如抽奖、充值等线上交易，消费者也往往会给自己喜爱的主播进行打赏等，这就给黑灰产带来可乘之机。近年来网络黑灰产呈现出团伙化、高科技化、产业化等特点，已经影响了直播行业的健康持续发展。
LiveMe作为一家全球头部秀场直播平台也遭遇到了相关挑战。目前LiveMe直播平台涵盖了来自240多个国家和地区的近100万名主播，每月活跃用户数（MAU）超过3.7亿，平台2016年上线至今总播放时长高达139万亿小时，总下载量超过9万亿次。通过虚假账号、支付退款、恶意送礼等手段实施的交易欺诈和作弊行为每年都给LiveMe造成了相当的经济损失。而针对这些网络欺诈行为，传统的风控方式仅仅是基于已有经验和统计规则进行判断，对于交易风险的泛化推理能力不足，缺少预先判断和事前拦截，造成大量交易行为在数月后发生恶意退款，损失难以挽回。
亚马逊云科技针对LiveMe的业务痛点和需求，为其打造专属的行业解决方案，基于机器学习风控模型，提升LiveMe对于多种交易风险行为进行泛化预判的能力，在交易前预判并阻截风险，把可能发生的经济损失降到最低。
方案首先对于LiveMe的数据进行理解、清洗、标注，然后利用Amazon SageMaker进行模型的构建、训练、评估和优化，获得针对虚假账号、支付退款、恶意送礼等交易欺诈场景，并在测试数据集上训练出达到一定预测准确率的机器学习模型。
这套解决方案提供了基于模型的实时推理能力，通过API Gateway将传入的数据样本进行编码，编码后的特征通过Amazon SageMaker Endpoint进行推理，在毫秒级的时间内提供对应用场景风险评估的返回结果。此外，解决方案还实现了机器学习开发运维一体化过程，将训练模型Amazon SageMaker Model Version与Amazon CodePipeline相结合，实现了模型迭代更新、模型流量分担、A/B 测试及发布的自动化，而不影响实时的预测。
LiveMe在2016年成立之初就开始使用亚马逊云科技的服务，是中国出海企业中最早一批使用亚马逊服务的公司，目前大部分的业务部署在亚马逊云科技平台上，已使用包括Amazon Elastic Compute Cloud云服务器、Amazon Elastic Block Store数据存储服务、Amazon Relational Database Service数据库托管服务以及Amazon Simple Storage Service存储服务在内的45种服务。
