在金融科技风控的广阔领域中，糯米作为一种常见的信贷场景，其背后隐藏的风险不容小觑。问题提出： 在利用大数据和人工智能技术进行糯米信贷风控时，如何有效区分真实消费需求与潜在欺诈行为，确保风控策略的精准性和有效性？
回答： 针对糯米信贷的特殊性，风控策略需从多维度入手，通过分析用户的交易历史、消费习惯及还款记录，构建用户信用画像，识别异常消费模式，频繁大额交易且无稳定收入来源的用户需引起警惕，利用机器学习算法对交易数据进行深度挖掘，识别欺诈模式和风险信号，通过分析IP地址、设备信息、交易时间等维度，识别是否存在跨地区、跨设备异常操作，结合社交网络分析，了解用户的社交圈层和口碑，进一步验证其信用可靠性。
在实施风控措施时，需注意平衡风险控制和用户体验，过度严格的审批流程可能会误伤真实用户，而过于宽松则可能增加欺诈风险，采用智能风控系统，结合人工复核，既能提高审批效率，又能确保决策的准确性和公正性。
糯米信贷风控是一场“甜蜜”与“风险”的较量，通过综合运用大数据、机器学习和社交网络分析等技术手段，我们可以更精准地识别潜在风险，为糯米信贷的健康发展保驾护航。
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