在数据源部分，反刷单系统主要收集了订单相关的下单用户注册信息、订单详细信息、物流基本信息以及支付信息相关数据进行分析。除了这些源数据，反刷单系统同时结合了在其他风控业务流程中输出的风险用户画像数据作为基准概率模型，极大地提高了刷单行为的识别概率。
因此，为了更好的识别该类刷单行为，反刷单系统会从三个层面开展维度建设：对参与刷单的账号，建立风险评估和异常账户识别模型，对参与刷单的账户进行限制和惩罚；识别刷单的目标店铺、商品，对其进行历史跟踪、降权、惩罚；建立独立的反刷单运营团队，针对系统识别和人工举报的刷单行为，进行核实和惩罚处理，并将结果反馈给识别系统，从而使识别系统自动地学习到新的人肉刷单特征和识别办法。
被系统识别到的疑似刷单行为，系统会通过后台离线算法，结合订单和用户的信息调用存储在大数据集市中的数据进行离线的深度挖掘和计算，继续进行识别，让其无所遁形。一旦确定为刷单行为，本着对刷单行为零容忍的态度，京东将直接把关联商家信息告知运营方做出相应惩罚，包括消除刷单对搜索、评论、好评的影响；惩罚刷单店铺直至关店；降低店主的征信水平等，以保证京东商城消费者良好的用户体验和切实利益。
目前，京东反刷单在系统架构层面已从基本规则识别逐渐演化到数据建模精准识别，识别准确率已达99%以上。“天网”恢恢，京东反刷单系统让恶性竞争手段无处遁形。
这张以京东反刷单系统为代表的超级风控“天网”，正在无形之中保护着用户的消费行为。这套风控框架将统一风控模型管理、服务管理和数据管理，横跨云计算、大数据、人工智能领域，针对瞬息万变的电商交易风险，智能调整风控策略并实时处理。未来，京东也希望在保障京东风控业务的同时，利用自身的经验和能力，为行业提供数据和技术支持，携手合作，努力维护电商行业的市场秩序，最大程度保障用户利益。
