ii）国家相关机构
在用户之间出现涉及严重法律问题的情况下，企业可以直接协助用户联系相关部门进行介入和处理。举例来说，对于滴滴司机犯罪的风险，企业可以及时提醒用户报警，以便迅速应对潜在的风险问题。
1. 风险无法根除，利益驱动下黑产层出不穷。除了用户个体行为外，风险的产生更多是源于黑产对利益的追逐。正如《资本论》所提到的：“如果有100%的利润，资本家们会不择手段…”，因此只要存在足够的利润，就会吸引大量黑产的涌入。
2. 风险防控是一场持续不断的技术对抗，双方技术能力螺旋上升。
“上有政策，下有对策”。当我们开发一项新的风险防控技术时，黑产也会不断尝试对抗，直至突破我们的防线。
这是一场明争暗斗、人多势众的过程，而且黑产具备专业化、职业化和利益链复杂的特点。只要对黑产的收益大于成本，我们的防控技术终将被新技术所破解。
3. 风控的成本高，但性价比低，并不能直接带来收益。
尽管风险控制业务具有一定的重要性，但它并不是一项直接产生收益的业务。
为了应对产品中存在的风险，我们需要建立一整套预防、采集、识别和应对技术，其中还涉及到高难度的人工智能等技术能力。
从产品设计和优先级规划的角度来看，风险控制并不属于MVP功能，其投资回报率较低。在产品初期，我们并不需要过多地投入精力来建设风险控制系统。从盈利的角度来看，风险控制只是能够对收入进行止损，并不能对收益产生增幅。风险控制系统并不能在产品的增量拉收中起到重要作用。因此，大力发展风险控制并不是一个明智的选择。
4. 在当前阶段，基于AI防控规则的召回率与准确率很难达到平衡，因此仍然需要一定程度的人力兜底。
目前的AI技术尚未达到人工通用智能（AGI）的水平，这导致风险识别规则往往难以在全面性和准确性之间取得平衡。
要么我们可以采用广泛的规则以确保尽可能多的风险被识别，但这可能会导致准确率下降；要么我们可以采用更严格的规则以提高准确率，但可能会导致一些风险被遗漏。
因此，为了最大化风险的识别召回和准确性，仍然需要一定数量的人力资源进行审核，这也意味着需要相当的人力支出。
六、风控的未来上文提到风控的难点主要集中成本和效果上，为了应对这些问题，个人觉得风控系统的未来在于：
- 中台乃至Saas化以降低边际成本。
- 在标准化建设的基础上，对业务进行定制化防控策略设置，降低整体成本。
- 紧跟AI技术潮流，寻求召回率与准确率的最优解。
上文即是本人对风控系统建设的理解，欢迎各位补充～
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