36 lines
3.9 KiB
Markdown
36 lines
3.9 KiB
Markdown
尊敬的面试官您好，感谢您给我这次面试机会。
|
|
|
|
我在temu，主要从事**仓库履约风控与质量评价体系**相关的工作，核心是通过数据监控、异常识别、闭环机制设计，提升履约合规性、降低运营风险和平台资金风险。
|
|
|
|
我围绕三个核心模块展开工作：
|
|
|
|
**第一，客退仓履约的智能风控体系建设。**
|
|
参与设计和建设覆盖入库，出库全流程的风控体系。在入库环节，我通过异常称重识别逻辑，实现对异常账单的实时拦截；同时设计了未拆包点数的识别与处罚机制，能够监控仓库和质检员的异常操作。出库环节，我重点设计了销毁出库的异常监控系统，我们的销毁出库分为两类计费模式，对于按箱计费的模式，我们设计了低装载率审核和处罚机制，利用图像算法粗筛再由人工审核；对于按重量计费的模式，建立重量异常异常识别标准与处罚规则，综合考虑称重历史、物流商重量等信息，防止服务商虚报重量；在调拨出库上，我们结合轨迹信息与打托装柜记录，识别虚假调拨行为，并对调拨回国的商品进行监控，对丢件调包空包等问题进行统计与处罚。此外，我还通过反馈数据持续优化装载率识别算法，提升了监控的准确率与召回率，我们第一期优化主要针对算法打标不确定的情况做优化，将不确定率由30%多下降到不足10%，形成了“监控→识别→预警→落地→迭代”的闭环。
|
|
|
|
**第二，认证仓履约质量评价体系。**
|
|
从履约及时率、履约时长、揽收率、滞留时间、发货准确性等维度构建评价指标，并建立履约评价分体系，对低于大盘的仓库触发预警，对长期不达标的执行处罚。建立了巡仓优先级判断逻辑，通过风险评分模型自动标识高风险仓库并建议调整巡仓频率，如对新仓、欺诈和虚化发货等履约问题的仓提高巡仓频率。在设计上，我们实现了自动预警和处罚机制，对未及时缴纳保证金、质量持续不达标及严重履约风险的仓库自动触发处罚。在退仓环节，我会校验履约及处罚情况，评估保证金退回风险。同时，我搭建了业务监控报表，支撑日常运营决策，形成“评价→预警→干预→处罚→退仓风控”的全流程闭环。
|
|
|
|
**第三，卖家履约质量监控。**
|
|
我从发货行为和售后反馈两个维度进行监控。发货侧，我识别利用规则漏洞（如偏远地区长考核时效）规避延迟履约处罚的行为，防止不公平竞争。售后侧，我监控用户进线情况，对集中反馈问题进行归因分析，识别履约问题店铺并执行处罚；并通过用户反馈与处罚项的交叉验证，发现未被识别的违规行为，提升异常订单的召回率。我还会统计店铺处罚情况，对高风险店铺重点处理。同时搭建业务监控看板，可视化展示处罚进度与业务波动，形成“行为监控→用户反馈→交叉验证→风险处置→看板可视化”的闭环。
|
|
|
|
|
|
|
|
2\. 对于装载率审核算法应该追求高精度还是高召回
|
|
|
|
|
|
|
|
3\. 要补充的内容：
|
|
|
|
1. 1. 商家仓地址治理：危害对其他商家不公平的优势、平台可能要补运费造成资金损失；
|
|
1. 筛选违规使用平台低价面单的发货地址，交由运营核实拉黑；
|
|
2. 对治理结果的影响进行分析，是否达到了预期的结果(除部分特批地址外，违规直链单基本绝迹)，对发货量的影响，确定商家的应对策略(使用其他低价物流商替换，转移到新地址和店铺发货)
|
|
3. 挖掘有可能可以转化为合作仓的商家，使用非认证仓仓库的；
|
|
2. 未拆包点数；
|
|
3. 备货违规；
|
|
4. 退货仓异常监控；
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. 日常业务监控与异动分析：监控合作仓、客退仓的业务变化情况，对； |