课程简介
当前营销风控正经历技术代际的跨越：从传统的“专家规则”向“精细化小模型（ML）”演进，并正在迈向“生成式AI与智能体（Agent）”的新纪元。
目标收益
培训对象
控策略专家（核心受众）：负责营销活动（如拉新、促活、积分兑换）的规则制定与调优。痛点：面临黑产攻击时，希望借助AI工具提升策略制定的精准度与响应速度，摆脱“拍脑袋”决策。
数据分析与建模工程师：负责风控模型的开发、特征挖掘与效果评估。痛点：希望通过系统化训练提升特征工程能力，并学习如何将传统小模型与前沿大模型/智能体技术结合。
产品经理与技术开发（营销风控中台）：负责卓望营销风控平台的产品规划与架构落地。痛点：需要了解市场同类AI产品线条（竞品分析），掌握智能体编排与大模型集成技术，以规划下一代风控产品。
课程大纲
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第一天：精准防御——特征工程与小模型（ML）风控实战 核心目标：利用传统机器学习模型（小模型）解决“看得准、判得稳”的问题，提升策略制定的精准性。 |
模块一：营销风控的小模型基石与特征工程 时间：09:00 - 10:30 1.灰黑产画像与小模型价值： o营销欺诈的典型套路：设备农场、模拟器群控、猫池养号。 o为什么需要小模型？—— 规则无法覆盖的长尾变异与隐蔽关联。 2.特征工程实战（营销场景专属）： o设备指纹特征：IMEI篡改、WiFi MAC漂移频率、模拟器特征提取。 o行为序列特征：点击流速度、页面停留时间熵值、触屏压力分布。 o关系图谱特征：IP聚集度、设备关联深度、资金流向闭环。 3.案例复盘：某运营商积分兑换活动中的“羊毛党”识别模型（基于特征重要性分析）。 |
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第一天：精准防御——特征工程与小模型（ML）风控实战 核心目标：利用传统机器学习模型（小模型）解决“看得准、判得稳”的问题，提升策略制定的精准性。 模块一：营销风控的小模型基石与特征工程 时间：09:00 - 10:30 1.灰黑产画像与小模型价值： o营销欺诈的典型套路：设备农场、模拟器群控、猫池养号。 o为什么需要小模型？—— 规则无法覆盖的长尾变异与隐蔽关联。 2.特征工程实战（营销场景专属）： o设备指纹特征：IMEI篡改、WiFi MAC漂移频率、模拟器特征提取。 o行为序列特征：点击流速度、页面停留时间熵值、触屏压力分布。 o关系图谱特征：IP聚集度、设备关联深度、资金流向闭环。 3.案例复盘：某运营商积分兑换活动中的“羊毛党”识别模型（基于特征重要性分析）。 |
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