无机化工B2B商城系统是一个专为无机化工产品交易设计的在线平台，通常具备以下功能：

1. 产品展示与搜索：供应商可以将自己的无机化工产品详细信息上传到平台，采购商可以通过关键词搜索或浏览产品目录找到所需的产品。

2. 在线询价和报价：采购商可以在线向供应商发出询价请求，供应商也可以通过平台向潜在客户发布报价单。

3. 订单管理：双方确认交易后，可以在平台上生成订单，包括订单状态跟踪、付款安排、物流信息等。

4. 货币汇率和税率计算：系统通常会集成货币汇率转换工具和税率计算器，帮助交易双方处理与国际贸易相关的金融和税务问题。

5. 用户管理：平台管理员可以对供应商和采购商的账户进行管理，包括审核注册信息、处理投诉、监控交易行为等。

一个无机化工B2B商城系统的反欺诈系统应当具备以下功能来识别和防止欺诈行为：

1. 实名认证：要求所有用户进行实名认证，确保身份的真实性。这可以通过上传营业执照、法人身份证等文件并进行核实来实现。

2. 交易监控：系统实时监控所有交易活动，包括交易金额、频率、IP地址等，对异常行为进行预警或自动拦截。

3. 风险评估：对用户的历史交易记录、信用评价、投诉记录等数据进行分析，建立风险评级模型，对高风险用户进行重点监控。

4. 黑名单机制：可以将被认定为欺诈行为的用户加入黑名单，禁止其再次注册和交易。

5. 举报和投诉：设置举报和投诉通道，允许用户对可疑行为进行举报，平台应及时处理并给予反馈。

6. 多因素验证：对于大额交易或可疑交易，可实行多因素验证，比如短信验证码、邮箱验证、电话确认等。

7. 数据加密：对敏感数据（如用户信息、交易详情）进行加密处理，防止数据泄露导致的欺诈风险。

建立一个有效的无机化工B2B商城风险评估模型需要以下几个步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集足够的历史交易数据，包括成功的交易、失败的交易以及被标记为可疑的交易。这些数据是建立风险评估模型的基础。

2. 特征选择：基于收集的数据，选择能够有效表示风险的特征，例如用户的地理位置、交易时间、交易金额、用户的历史交易记录、投诉和举报记录等。

3. 模型构建：利用选择的特征和现有的机器学习算法（如逻辑回归、随机森林、梯度提升机等）构建初步的风险评估模型。这个模型应该能够根据输入的特征预测交易是否可能存在风险。

4. 训练和验证：使用历史数据训练模型，并通过交叉验证等方法来验证模型的效果。调整模型的参数，优化模型性能。

5. 模型测试：在实际场景中对模型进行测试，观察模型在未知数据上的表现。如果效果不佳，则需要回到模型构建和训练阶段进行调整。

6. 部署上线：当模型经过充分的测试并展现出良好的性能后，将其部署到生产环境中，用于实时的风险评估。