薅羊毛攻防战：26家网贷平台结盟、动用人工智能技术(2)

而各个平台通过引入机器学习、业务蜜罐或第三方风控服务来保护自己的业务不受侵害。

羊毛党与网贷平台的攻防战

今年10月，北京互联网金融行业协会成立打击羊毛党联盟，通过此前建立的信息盲交换系统来识别羊毛党，（BlindInfoTransSystem；简称BITs。）北京地区的一些主流网贷平台加入了这一阵营。

一开始，这一系统遇到的难题是，没人愿意把自己的数据拿出去，因为怕自己的用户数据被同行获取。为了获得加入的平台信任，这一系统想出了解决方案：彼此系统和机构之间唯一的联系是加密索引。

BITs防羊毛党的逻辑是，以零值用户交换模块、有表现的用户交换模块、被拒用户交换模块进行交叉验证，一个用户如果在多个平台有组织地薅羊毛，通过BITs系统信息交换后，可以识别，并作出反应。

实际上，如何对羊毛党做出反应，平台自身掌握主动权，如不给识别为羊毛党的用户推送优惠活动，或对他们参与优惠活动设置门槛。

一位行业人士讲述了这样一个故事：某家平台9月份做活动，他们认为羊毛党可以增加活跃度，就想开个闸门放点水进来，结果放了个洪水进来家里没撑住，后来通过查询发现，大概两万个样本中有13000多人在多家机构有薅羊毛行为，被确认为羊毛党，中间包括失信被执行人……

识别出羊毛党是反薅羊毛的重要一步，不过，真正要防止羊毛党入侵，还是有多战术要学。

在羊毛党和被薅网贷平台中间，有很多接码平台为卡商和羊毛党提供验证码短信交易渠道。接码平台的API，将羊毛党需求对接到自动化脚本和自动化工具中，实现批量化注册。

有的平台这一防线被羊毛党攻破后，就升级验证方式为语音验证码，而接码平台就进一步产生出了专门的发送验证码服务、语音验证码听码。

不过，羊毛党突破了平台的注册防线后，这时，BITs系统即开始起作用，进入了一开始所说交换识别场景，被识别出后，平台自己制定反羊毛党办法。