夜雨聆风
10 分钟分类 2 万 App?风控人必看的大模型 Applist 挖掘实战指南
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“小李，菲律宾地区的 Applist 特征 IV 值怎么又掉了？这周模型迭代必须补上！”
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国外年第一天刚到公司，风控负责人的消息就砸在了我的屏幕上。作为海外现金贷风控团队的模型工程师，这已经是这个月第三次遇到 App 分类引发的特征失效问题了。
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盯着眼前密密麻麻的 App 包名 ——“com.abc.xyz”“pinoy-loan-2024”“mgm-casino-ph”，我头都大了。
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菲律宾地区的 App 混杂着英文、他加禄语，很多包名根本看不出业务属性，人工分类不仅慢，还总出错。
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现在有些团队上周刚标注完 5000 个 App，这周又新增了 800 个，光分类就耗了两天，结果模型训练时发现，不少博彩类 App 被误归为工具类，直接导致风险特征失效。
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“难道就没有办法让 App 分类自动化、精准化吗？” 我对着电脑叹气时，隔壁算法组的老王凑了过来：“试试大模型啊！我们上周用 Dify 搭了个分类工具，批量处理了 2 万个海外 App，准确率比人工还高。”
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就这样，一场围绕 Applist 挖掘的 “破局之战”，在我的工作台悄然打响。
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困境：人工分类的 “三座大山”
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做海外风控的同行都懂，Applist 分类简直是 “地狱级难度”，尤其是东南亚市场：
- 歧义丛生：有些 App 名称带 “loan”（贷款），实际是理财工具；有些叫 “game”（游戏），暗藏博彩功能，单看名称极易误判。
- 更新频繁：每周都有新 App 上线、旧 App 下架，人工标注根本赶不上更新速度；
- 语言混杂：同一个金融 App，可能同时有英文、本土语言两种名称，包名更是毫无规律；
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上个月，现在有些团队 3 个人花了 5 天时间标注菲律宾地区的 App，结果模型上线后，高风险用户的拦截率不升反降。排查后发现，15% 的博彩类 App 被误归为娱乐类，导致风险特征漏判。人工分类不仅耗时耗力，还严重影响模型效果，这让行业内不少团队意识到：必须找到一种自动化、精准化的分类方案。
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一.破局：大模型的 “分类魔法”
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抱着试一试的心态，我跟着老王学习用 Dify 搭建大模型分类工具。原本以为要写复杂的代码，没想到全程低代码操作，3 步就搞定了核心配置：
- 1.批量导入数据：将业务数据中的 App 包名、名称整理成表格，批量上传到工具中，点击运行就能得到分类结果。
- 2.设计提示词：给大模型赋予 “菲律宾 App 产品专家” 的角色，明确输入（包名 + App 名称）和输出（标准化分类结果）要求；
- 3.定义分类体系：结合风控需求，设置 14 类核心分类（博彩、金融、工具、社交等），明确每类的定义和典型案例；
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第一次测试时，我上传了 1000 个之前人工标注过的 App，结果让我惊喜：大模型分类准确率达到 92%，比人工标注还高 3 个百分点！更关键的是，1000 个 App 只花了 10 分钟就完成分类，而现在有些团队之前人工标注需要整整一天。
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最让我意外的是，大模型能精准识别 “伪装 App”。比如一个叫 “Happy Game” 的 App，包名里藏着 “bet”（投注）字样，人工标注时误归为游戏类，而大模型通过语义分析，准确将其归类为博彩类。这一下就解决了现在有些团队最头疼的 “歧义 App” 问题。
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二.进阶：从分类到特征，解锁 Applist 的隐藏价值
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解决了分类难题，接下来就是挖掘特征价值。现在有些团队之前只用基础的统计计数，比如 “金融类 App 安装数”，但这种特征区分度有限。
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这次，我们结合大模型分类结果，用两种算法实现了特征增益：
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1. 贝叶斯编码：给每个 App 贴 “风险标签”
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基于历史放款数据，统计每个分类下 App 的 “好坏样本率”。比如博彩类 App 的坏样本率是金融类的 3.2 倍，通过贝叶斯原理计算出每个 App 的风险系数。现在，新用户的 Applist 不仅能统计分类数量，还能计算风险系数的平均值、最大值，特征区分度直接提升了 40%。
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2. Word2vec 编码：捕捉 App 间的 “隐藏关联”
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我们发现，有些用户虽然没安装高风险 App，但同时安装了 “小额借贷 + 套现工具 + 博彩资讯” 类 App，风险同样很高。用 Word2vec 算法将每个 App 转化为高维向量后，就能捕捉到这种隐性关联。现在，这类 “组合风险” 用户的拦截率提升了 25%，模型的风险识别能力大幅增强。
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从人工分类的 “焦头烂额” 到大模型 + 算法的 “高效精准”，不少团队只用了 3 天就完成了 Applist 挖掘体系的升级。现在，模型迭代时再也不用为 App 分类发愁，特征质量和迭代效率都翻了倍。
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福利：本周日，解锁全流程实操秘籍
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其实，在搭建这套体系的过程中，很多团队都踩了不少坑：比如大模型提示词如何优化才能提升准确率、低安装量 App 如何处理才能避免统计偏差、Word2vec 参数怎么调优才能捕捉隐性关联…… 这些实操细节，我们都整理成了系统课程。
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《Applist 再挖掘增益实验 — 基于大模型的 app 分类》课程，本周日正式上线！
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课程中，我们会从实际业务痛点出发，手把手教你搭建大模型 App 分类工具、实现贝叶斯编码和 Word2vec 编码的全流程实操，还会分享真实业务数据集和可复用代码。
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无论你是风控新人还是资深工程师，都能学会如何用大模型解锁 Applist 的隐藏价值，让风控模型再提效！
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