电商生存之路被断？该何去何从。

每年的双11刚过，都会曝出各种刷单、大量退货的传言。事实证明，各平台商家为了数据，刷单的现象肯定存在。而不少“剁手”族们在一番大买特买的快感之后，也有不少会因为“冲动”的后悔进而退单的。或许，他们下单的商品或许五花入门，但最终退单的理由有一条不谋而合：看到了不实的商品销量以及评论而冲动消费了。总之，种种刷单行为一直就困扰着包括618、双11等大众早已熟知的“购物节”。

不过，今年似乎有点不同。在人工智能、深度学习、对抗网络、边缘计算、端智能加速等前沿技术领域的最新成果频频亮相之时，这些“黑科技”正在被各电商平台运用到打击刷单行为上。

据了解，目前市面上常见的刷单行业主要有三种：一是批量注册账号，大量拍下限购的商品；二是用机器软件抢拍限购的商品；三是众包抢购，即在微信群或QQ群发布任务，抢购首发上市的商品，之后再邮寄到统一地址，收货后给一定报酬。

人工智能算法成打击刷单利器

双11，阿里巴巴对抗智能团队则针对反刷单正式上线了三大通用算法模型，并以此为底层设计，配合根据不同业务场景细分后裂变成的129套风控模型，搭建了一整套立体式智能风控系统，让刷单无力生存。

在运用先进技术能力防控刷单的基础上，今年以来，阿里全面升级治理体系，积极配合线下执法打击、推进司法诉讼等多种方式，通过联动各方力量打击刷单行为、追究刷单不法分子的相应责任，让违规者无路可走，让老实人放心经营，为营商环境保驾护航。

“阿里对抗智能团队开发的三大通用算法模型，针对当下刷单行为的高实时、强对抗、基于关系网络和社交网络广泛传播、全生态扩张、兼职刷手越来越多等特点，做到了对刷单行为的全链路防控。”阿里“反刷单”对抗智能团队负责人涵空表示。

基于最新AI算法和对抗训练的DeepFraud算法模型，大幅提高了对于隐蔽交易作弊、精细化刷单行为的检测识别能力，能够实时处理交易行为，更加精准、快速、自动地识别出刷单的虚假交易信息，做到秒级响应，并且可以在对抗刷单的过程中不断自我校验、完善，全面提升了平台风控识别和治理能力。

当下，很多刷单组织者都从线上转移到线下，在高校周边、地铁口、商场等人流密集处利用地推来模拟更真实的交易场景，给刷单的防控和识别带来一定的困难。有了DeepFraud算法模型，平台反刷单能力就可以在实战中不断进化，防控最新的作弊行为。而DeepSeq、DeepGraph这两大算法模型，则是在人工智能算法的基础上，分别能够做到对于用户异常行为检测和可疑刷单预判，以及在社交网络和关系图谱上的虚假交易识别能力的升级。

全链条打击让刷单无力生存

基于上面这三大通用算法模型，再配合根据不同业务场景细分后裂变成的129套风控模型，阿里巴巴已经搭建起一套打击刷单的立体式智能风控系统。这套智能风控系统的诞生，实现了阿里巴巴打击刷单从最初仅针对违规账号、高危商品进行识别的1.0时代，发展到针对不同场景开展策略防控的2.0时代，再升级到如今利用人工智能算法模型覆盖全链路的3.0时代。

显然，阿里打击刷单能力的不断提升，背后反映的是刷单行为也在不断演变，特别是网络黑灰产给刷单提供了滋生、蔓延、变异的土壤。

账号买卖、洗钱套现、电信诈骗，这些网络黑灰产与刷单紧密结合，给消费者和商家带来了账号与资金安全、虚假物流、虚假评价等诸多风险。只有从刷单涉及到的每一个环节都进行防控，全链条打击，才能做到让刷单无力生存。

其实，为防刷单，各电商平台都在积极行动。苏宁的网络安全防护WAF为了应对刷单行为，已升级到现在的基于大数据、机器学习的自学习智能防护；京东为了维护以生活消费为目的的用户及平台销售商家的权益，搭建了风控系统打击刷单行为。系统基于账号信誉、下单实时行为、收货地址、下单IP等多种维度，将机器下单、人肉代下单、异常批量下单等非真实订单进行实时识别拦截。

“刷单炒信，破坏的是整体的营商环境，污染的是数字经济的根基。”阿里巴巴集团首席平台治理官郑俊芳表示，对于刷单现象，阿里的态度一直都是“杀无赦、斩立决”，将继续坚持立体式、全链条打击刷单行为，运用一切资源让刷单者付出更多代价，让刷单者不敢刷、不再刷。

虽然最新算法已经出来了，但是像那些三年五年以上的店铺，小编个人觉得还是没有太大风险的，因为这些老店经过时间的累积已经获取了不少的稳定客户，一年营业额几十万还是轻轻松松的，如果你还没有店铺的，请不要再犹豫了，来购店网平台购买一家属于自己的店铺吧！商标注册，转让，店铺买卖，我们这里应有尽有！