当你负责的新业务刚刚上线，没有用户数据，没有历史样本，甚至连业务模式都还在摸索中——这时候老板却要求搭建风控体系，你会怎么做？
这是许多风控人和创业者面临的现实困境。
没有数据，传统风控模型根本无从谈起。但聪明的风控人懂得，冷启动不是障碍，而是打造最适合业务的风控体系的绝佳机会。
本文目录
- 从业务本质出发，定义风险
- 搭建基于规则的初始风控体系
2.1 强规则：零容忍防线
2.2 弱规则：观察区防线 3. 创造你的第一批数据
3.1 主动收集
3.2 被动积累
3.3 数据增强 4. 启动风控飞轮：小步快跑，持续迭代
冷启动阶段的成功要素
一、从业务本质出发，定义风险
没有数据时，首先要回归业务本质，回答一个基本问题：在这个业务中，风险具体指什么？
- 电商业务：欺诈交易、薅羊毛、恶意退货。
- 信贷业务：逾期、坏账、身份欺诈、团伙欺诈。
- 内容平台：违规内容、垃圾信息、恶意行为。
定义风险后，接着要问：如果风险发生，我们会损失什么？金钱？用户？还是商誉？
二、搭建基于规则的初始风控体系
在没有业务数据时，可以根据相关业务经验设置一些规则来防范风险。
由于不同的业务类型，规则的具体设置会有区别，这里提到的规则仅作为方法展示，具体业务可以具体设置。
1 强规则：零容忍防线
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身份验证：手机号、身份证号、银行卡三要素验证。
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基础限制：新用户首单限额、每日参与次数上限。
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黑名单：已知的恶意IP、设备、手机号段。
2 弱规则：观察区防线
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行为特征：同一设备频繁注册、异常操作时间。
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关联分析：信息相似度极高的大量账户。
规则系统的精髓在于分层：
- 触发强规则 → 直接拒绝
- 触发弱规则 → 人工审核或增强验证
- 无触发 → 正常通过
关键是保持规则系统的透明和可解释性，便于后续迭代。
三、创造你的第一批数据
没有数据，就去创造数据。冷启动阶段，每个用户交互都是珍贵的数据来源。
1 主动收集
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埋点记录用户关键行为路径。
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通过问卷调查获取用户画像。
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合作伙伴数据共享（在合规前提下）。
2 被动积累
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记录所有风险决策及结果。
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建立人工审核案例库。
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收集用户投诉和反馈。
3 数据增强
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引入外部数据源：运营商数据、公安验证等。对三方数据源感兴趣可翻看历史文章风控数据源大全。
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使用行业共享黑名单。
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设备指纹、IP信誉库。
记住，此时的目标不是大数据，而是“足够好”的数据——能够支撑初步模型训练即可。
四、启动风控飞轮：小步快跑，持续迭代
当有了初步规则系统和第一批数据后，风控建设就进入了迭代循环(不同业务时间周期有差异)：
第一阶段：规则主导（0-1个月）
完全依赖规则系统，目标是阻止明显风险，同时积累正负样本。
第二阶段：简单模型（1-3个月）
基于积累的样本，训练第一个学习模型（如逻辑回归、决策树），与规则系统并行运行。
第三阶段：模型优化（3-6个月）
随着样本量增加，引入更复杂模型，建立模型评估体系。
迭代关键：
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每周复盘误杀和漏杀案例。
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每月更新规则和模型。
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密切监控核心指标变化。
五、冷启动阶段的成功要素
冷启动阶段的成功要素主要包括：
1. 容忍适当的风险
冷启动阶段，过度保守会扼杀业务。接受一定的风险率，把它视为学习和优化的成本。
2. 业务理解优于数据
在没有数据时，对业务的深入理解是你的核心竞争力。多与产品、运营交流，了解业务逻辑和用户场景。
3. 建立反馈闭环
确保每个风险决策都能被记录、分析和反馈。这是数据积累的关键。
4. 保持灵活和耐心
冷启动阶段的风控体系需要频繁调整。避免过早固化架构，保持系统的灵活性。
风控冷启动不是从零到一的突变，而是从简单到复杂的演进过程。最有效的风控体系，往往是那些在业务成长过程中一步步演化出来的，而不是一开始就设计完美的。
在没有数据的日子里，恰恰是你摆脱模型依赖，回归风控本质的宝贵机会——理解业务、理解用户、理解风险本质。
当数据终于丰富起来时，你会感激冷启动阶段培养的业务直觉和扎实基础。
这些在数据空白期积累的智慧，将成为你风控体系中真正不可替代的核心竞争力。
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