1. 发出去的补贴，到底被谁拿走了？

这里的谁电视节目策划要素，不是指一个人，而是指一组数据。

这组数据：

一个人，可以被拆出几十甚至数百种不同的数据维度，如果这些数据不具备唯一性，你就要意识到：这里面大有问题。

例如天南地北的人出现了同一个IP号段，同一个网络地址，这属于猫池的基础特征。

你要清楚地知道，在拿补贴的人中，到底有多少是同一个人，发现无效补贴，是抓内鬼的第一步。

2. 这些拿补贴的人，到底有什么关系？

承接1，当你发现无效补贴，也就是大量相同数据的时候，一定要把相同数据指向的群体全都抓出来，然后做数据关联。

假如出现了一堆人用了同一个设备号，那么这个设备号的所有群体都要抓出来，然后，看与这批人的其他资料相同的人（例如支付账号，例如收货地址），也抓出来。

最终，形成了一个池子，这些数据会形成一张网络。

然后，在这个网络中，找到核心的数据交叉点。

然后，抓着这些点，开始研究链路。

3. 这些被拿走的补贴，是经过了哪些链路？

承接3，一个用户补贴活动，从活动ROI计算，到卡券配置，到卡券分发，到卡券兑换，到财务实现（用户提现，财务记账），这一系列流程中，一定是会分归到不同的业务线的。

你需要的是：理清楚这套链路，然后找到出问题的环节。

这套链路回溯，是做风控策略的核心环节，一般策略都是在回溯中提炼的。

4. 补贴出自谁手？是否有人经常出现被薅？

抓内鬼开始了，从内部寻找关联，当然最好的结果是毫无关联，这说明不是内鬼，就是公司的水平不行。

一般抓业务内鬼的时候，典型的操作方法是把环节123的数据来撞内部人员信息。

例如大量的异常用户能够和内部某个同事之间产生关联，我就经常抓出来很多活动运营给一些群体定向派券，当然，这个要求每类券要有唯一的券ID。

例如异常地址中出现了同事的地址，常见于为自己的亲属牟利，我曾经抓出过活动运营给自己家人发大奖。

例如某些运营配置的活动和券，ROI和羊毛率总是和别人不一样，那就要重点监测了。

例如某些利益变现的时候，账户信息出现了内部信息。

至于如何合法获取这些数据，那就是凭本事了，我不教人使坏。

不过目前业内大多数公司的水平，只要学会用异常数据关联内部，差不多就能把内鬼抓出好几个了，然后通过面谈话术，可以抓住一条链子上的内鬼。

至于话术怎么诱导，那就不适合在文章里写了。

我还要维持纯洁善良的形象。

04

再谈一个比较容易被忽略的领域电视节目策划要素，数据采购。

数据采购一直是一个内鬼严重但是并未被真正重视的领域。

数据采购里面懂行或者不懂行，完全可以造成成本的天壤之别。

1. 拉新

数据采购里面最初级的就是拉新，买流量，很多互联网公司都会买流量。

这个就要开始检测流量质量了。

买回来的流量，到底是活的，还是死的。

如果是死的，那要么渠道不行，要么买量的人不行。

如果是活的，那么要监控这些人是怎么活的，是不是只进行了大量相同的操作，就不动弹了。

如果是这样，那要么渠道不行，要么买量的人不行。

如果是活的，还活得很好，那么要监测，这些人最终给公司带来了多少的ROI。

拉新属于比较常见的出问题的地方。

拉新数据抓内鬼其实比较简单，就是监控为什么有的人总是买来垃圾流量，为什么合作的流量渠道质量总是忽高忽低，为什么总是不小量监测就大量支出。

总会有一些人露马脚。

2. 核身数据

核身就是核实身份的意思，一般代指核验信息真伪。

核身类数据我随便举几个例子，身份信息核验，人脸识别，银行卡三要素四要素验证，驾驶证行驶证核验。

这些数据属于很多互联网公司业务中的必备流程，一般业务流跑到某个节点的时候，必然跳出某些信息核验。

这里面，就有操作的空间。

第一是价格，由于核身类数据本身市场上能提供的供应商比较多，所以这个行业默认的规则就是为甲方的采购负责人提供一点回扣，例如合同上查一次3毛钱，但是实际上其中有5分钱以其他的方式给到相关负责人。

抓这些人很简单，那就是派另一个不对付的人去市场询价，然后替换供应商，然后从老供应商嘴里套词，因为利益受损，只要话术骚，很容易出现他们互相指责，然后就能抓出很有趣的东西。

价格造假都是比较低端的操作。

第二是要盘查业务必要性。

很多数据虽然价格没问题，但是其实在业务上是在空跑的，也就是本身这个支出就不该有。

例如人脸核验数据，分为2种计价模式，1种是与高清网纹照做对比，1种是与缓存的人像做无源1比1。

第一种超贵，第二种超便宜。

简单解释下，第一种是拿用户的新照片A，和权威照片做对比，一般是用在用户第一次核身。

第二种是拿用户的新照片B，和第一次缓存下来的通过核验的用户照片A来做对比，一般用在重复核身。

对于大多数业务而言，一般的策略都是新用户用1，从第二次开始持续用2就可以了。

但是很多中小公司的采购负责人，欺负老板不懂，每次都用1，1的价格贵呀，自然利润空间也有。

数据是正常数据，价格是正常价格，但就是能吃。

第三是要盘查缓存使用情况。

要知道很多数据是没有实时性要求的，也就是不太会频繁变动。

随便举2个例子：

假如业务中使用到了一些数据，这些数据本身是业务必须要用的，但是数据的时效性要求不高，那就必须要有缓存策略来省钱。

就是第一次的时候调用某个产品，然后系统内部记录下第一次的调用结果，然后设置缓存有效时间，如果在第二次来的时候，还在有效时间内，那么不去调用三方接口，而是直接内部提供第一次的结果做业务使用。

很多公司抱怨数据成本高，不如查查自己公司采购的很多数据，是不是缓存机制没有设计好。

至于是水平不够没有设计，还是价值观有问题没有设计。

这就要好好设计设计了。

第四是业务必须数据有效性评估

刨除掉价格和缓存问题，但就某一个数据对于业务是否有效，都需要认真来思考。

假如我是做电商的，我买了一堆防黑产的产品。

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