1、黑白名单：这是比较常见的，也是最原始的反欺诈手段
2、规则系统：规则系统是目前较为成熟的反欺诈方法和手段，主要是基于反欺诈策略人员的经验和教训来制定反欺诈规则。例如，电商平台上频繁退货的用户，就会被拒绝购买退货险，因为这类用户存在骗保风险
3、机器学习：通过机器学习，将用户各个维度的数据和特征，与欺诈建立关联，并计算出欺诈发生的概率4、无监督机器学习：与有监督机器学习方法相比，无监督机器学习方法不需要预先标记欺诈行为，而是通过对所有用户行为的各维度数据和标签进行聚类，找出与大多数用户和行为差异较大的用户行为，并予以拦截。
什么是大数据反欺诈?
反欺诈是对包含交易诈骗，网络诈骗，电话诈骗，盗卡盗号等欺诈行为进行识别的一项服务。在线反欺诈是互联网金融必不可少的一部分，常见的反欺诈系统有：用户行为风险识别引擎，征信系统，黑名单系统等。
电商平台系统有哪些?
"大数据反欺诈是基于海量数，通过机器学习架构的一套反欺诈系统，可以对包含交易诈骗，网络诈骗，电话诈骗，盗卡，盗号等欺诈行为进行实时在线识别的一项服务。是互联网金融必不可少的一部分，是由用户行为风险识别引擎，征信系统，黑名单系统等组成。
大数据反欺诈主要是为金融行业或者电商行业的企业提供数据分析的业务以及服务，在进行支付或者信贷的过程中对于行业或者对个人提供一个信用评估的服务，通过大量的数据结合，可以很快的得到贷款方信用的评估结果，在欺诈者可能发生欺骗行为之前就将他们可能实施的行为扼杀在摇篮里，减少金融行业企业的风险。例如阿尔法象系统结合当前网络黑产的欺诈特征，基于机器学习模型、大数据关联分析和多样智能算法，通过OCR识别、四要素验证等方式的身份识别，以及黑名单筛选、身份真实性判断、行为异常检测、多头共债检测、团伙欺诈识别等技术手段，信贷业务提供贷前、贷中、贷后全流程反欺诈服务。"
1、B2B电商平台系统：
网商通过它将企业内部网，通过B2B网站与客户紧密结合起来，通过网络的快速反应，为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展（Business Development，Business Directindustry）。
2、B2C电商平台系统：
是电子商务分类的一种，即商家对个人，这种形式的电子商务一般以网络零售业为主。是单纯的商家对客户的模式，使用这类电商平台系统的企业一般都拥有自己的货源，在商城上销售自己的产品。
3、B2B2C多用户电商平台系统：
B2B2C的源于目前的B2B、B2C模式的演变和完善，把B2C和B2B完美地结合起来，通过B2B2C模式的电子商务企业构建自己的物流供应链系统，提供统一的服务。
4、O2O电商平台系统
商家通过免费开网店将商家信息、商品信息等展现给消费者，消费者在线上进行筛选服务，并支付，线下进行消费验证和消费体验。
5、C2C电商平台系统：
是个人与个人之间的电子商务。c2c即消费者间。网站建设对于C2C电子商务企业有着举足轻重的作用，是客户了解企业最方便最直观的途径。
参考资料来源：百度百科-b2b电子商务平台
参考资料来源：百度百科-b2c系统
参考资料来源：百度百科-b2b2c
参考资料来源：百度百科-O2O电子商务
参考资料来源：百度百科-C2C模式
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