全面负责风控算法内容，包括交易安全、内容安全、账户安全、网络安全等相关工作
深入研究 ChatGPT 、Lamma 系列、Vicuna 等大模型算法，并成功在业务落地，用于样本生成、样本标注、翻译等场景，具体工作如下
交易安全，通过挖掘商家交易、行为、逆向数据等特征，构建商家立体画像，通过决策树、LPA、GNN 等算法构建识别模型，有效
识别欺诈检测、虚假宣传、不发货、货不对版、薅羊毛、欺诈团伙等风险。通过实时监控、事后分析，及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行应对，算法上线后，交易风险下降7倍
内容安全，平台上存在盗版商品和侵权行为的风险，基于 ViLM，BridgeTower 等算法，进行图文识别、Logo 检测等，建立严格的
知识产权保护机制，加强对商品来源的审核和监测，确保销售的商品合法、正版。
虚假宣传和误导性信息：一些商家可能存在虚假宣传和误导性信息的行为，误导消费者做出购买决策。通过 DFA、CNN、Transform等算法构建精准的广告话术识别算法，准确识别虚假宣传和不实信息的发布，保护消费者权益。
不良内容和违法信息：有效识别不良内容和违法信息的风险，如淫秽色情、暴力恐怖等，通过实时监控，及时发现并删除违法、不
良内容，维护良好的营商环境。
用户评论和评价的真实性：用户评论和评价对于购物决策起着重要作用。然而，一些商家可能采取虚假评论等手段来提升商品评
价和销售量。电商平台应加强对用户评论的审核和管理，识别和删除虚假评论，确保用户获得真实可信的评价信息。
账户安全，构建四大类、321个特征，通过 LightGBM 算法构建识别模型，识别恶意登录和异常活动账户，及时发现和阻止可疑登
录和活动，识别伪造用户身份或冒充合法账户进行欺诈活动。
网络安全是当今数字化时代中的重要议题，保护个人和企业的网络安全至关重要，通过建立少量实时数据分析能力，利用异常检
测、网络行为分析，对来访的流量进行实时监控，有效防止 CC 攻击，爬虫攻击、漏洞攻击、服务器提权等高风险的网络攻击