用大数据打假助力“天下无假”

仅靠传统的打假手段已经无法遏制假货的猖獗,大数据无疑有机会为实体经济注射互联网的打假“疫苗”。

  每年的3月15日,既是“消费者权益日”,也是专业“打假日”。尽管媒体一直在呼吁“天天都是315”,然而每到这个节点,“打假”“维权”等字眼还是备受关注。各级工商行政部门及消协组织,往往会选择这个特殊节点,陆续公布侵犯消费者权益案例,不少饱受维权之困的民众也会蹭“热点”发布“冤情”。

  售假犯法是众所周知的常识,无良商贩之所以敢在利益的驱使下,不惜铤而走险,主要原因在于刑罚打击力度不足、各地司法部门和执法机关在假货治理问题上标准不一,导致制售假行为违法犯罪成本较低,“野火烧不尽,春风吹又生”。有职能部门官员和法学专家认为,从立法上降低制售假入刑门槛,执法上统一各地标准,围剿线下生产源头,加大对制售假人员的经济惩罚,探讨多元治理模式以提高制售假者违法犯罪成本,发挥立法对制售假犯罪威慑和预防作用,有望成为未来解决假货问题的重要途径。

  但是也要看到,借助互联网的隐蔽性,制假售假的职业化程度提升、产业分工更明确、犯罪产业链更加分散,都给查处带来难度。在复杂的线上销售和线下制假过程中,侦查机关、审判机关对于电子证据的认定难以形成统一标准,导致事实认定和证据采信非常困难,线上销售的违法收入在司法实践中普遍较难认定,以至于制售假犯罪分子往往得以逃脱应有制裁。

  因此,仅靠传统的打假手段已经无法遏制假货的猖獗,大数据无疑有机会为实体经济注射互联网的打假“疫苗”。现在,商业大脑、假货甄别模型、图像识别算法、语义识别算法、商品知识库、实时拦截体系、生物实人认证、大数据抽检模型等大数据方法,让打假有了新手段。“互联网+”时代,必须用好大数据打假这柄利器。

  譬如,一个强大的商品大脑可对平台上近20亿种商品进行识别,通过学习外部信息,发现侵害他人知识产权的行为并进行判断、处理;图像识别算法则可每日识别商品图片约6亿张,其中OCR识别(文字识别)每秒能扫描图片文字23546287个,相当于501本《康熙字典》,识别准确率达97.6%,而语义识别算法则根据OCR识别出的文字,对文字背后的真实语义作分析和判断。借助这些技术,2017年,在阿里巴巴平台上,消费者因怀疑买到假货而发起的退款比率为0.0149%,较前一年下降 29%。换言之,每1万笔订单中仅有1.49笔为疑似假货。

  正是基于对大数据打假的认识,阿里巴巴成立全球首个“大数据打假联盟”,联合权利人开始向售假分子宣战,致力于依托大数据和互联网技术,让打假更有力、更高效、更透明。在这方面,上海市政企共治打造保障食品安全“天网天眼”监管新模式的做法,颇具借鉴价值。

  去年全国两会期间,全国政协委员、经济学家张连起在提案中专门介绍这一做法,并呼吁积极推广。上海长宁区市场监管局和美团点评集团合作,推出名为“天网”的入驻餐饮商户电子档案,掌握商户经营服务的完整数据。在此基础上,双方合作推出名为“天眼”的用户评价大数据系统,对消费者点评数据进行语义识别分析,将其中有关食品安全的内容特别是负面评价内容进行量化和结构化,形成四大类和多个细分数据汇总信息,监管部门可以据此对商户进行动态监控检查。

  以“天网”“天眼”强化食品安全治理,充实基层监管力量,是互联网、大数据技术在完善社会治理方面发挥巨大威力的典型一例。互联网技术特别是移动互联网技术的快速发展,为“打假”开辟了巨大的空间,用好大数据打假这柄利器,“天下无假”理应可期。

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