用大數據打假助力“天下無假”

        每年的3月15日，既是“消費者權益日”，也是專業“打假日”。盡管媒體一直在呼吁“天天都是315”，然而每到這個節點，“打假”“維權”等字眼還是備受關注。各級工商行政部門及消協組織，往往會選擇這個特殊節點，陸續公布侵犯消費者權益案例，不少飽受維權之困的民眾也會蹭“熱點”發布“冤情”。

　　售假犯法是眾所周知的常識，無良商販之所以敢在利益的驅使下，不惜鋌而走險，主要原因在于刑罰打擊力度不足、各地司法部門和執法機關在假貨治理問題上標準不一，導致制售假行為違法犯罪成本較低，“野火燒不盡，春風吹又生”。有職能部門官員和法學專家認為，從立法上降低制售假入刑門檻，執法上統一各地標準，圍剿線下生產源頭，加大對制售假人員的經濟懲罰，探討多元治理模式以提高制售假者違法犯罪成本，發揮立法對制售假犯罪威懾和預防作用，有望成為未來解決假貨問題的重要途徑。

　　但是也要看到，借助互聯網的隱蔽性，制假售假的職業化程度提升、產業分工更明確、犯罪產業鏈更加分散，都給查處帶來難度。在復雜的線上銷售和線下制假過程中，偵查機關、審判機關對于電子證據的認定難以形成統一標準，導致事實認定和證據采信非常困難，線上銷售的違法收入在司法實踐中普遍較難認定，以至于制售假犯罪分子往往得以逃脫應有制裁。

　　因此，僅靠傳統的打假手段已經無法遏制假貨的猖獗，大數據無疑有機會為實體經濟注射互聯網的打假“疫苗”。現在，商業大腦、假貨甄別模型、圖像識別算法、語義識別算法、商品知識庫、實時攔截體系、生物實人認證、大數據抽檢模型等大數據方法，讓打假有了新手段。“互聯網+”時代，必須用好大數據打假這柄利器。

　　譬如，一個強大的商品大腦可對平臺上近20億種商品進行識別，通過學習外部信息，發現侵害他人知識產權的行為并進行判斷、處理；圖像識別算法則可每日識別商品圖片約6億張，其中OCR識別(文字識別)每秒能掃描圖片文字23546287個，相當于501本《康熙字典》，識別準確率達97.6%，而語義識別算法則根據OCR識別出的文字，對文字背后的真實語義作分析和判斷。借助這些技術，2017年，在阿里巴巴平臺上，消費者因懷疑買到假貨而發起的退款比率為0.0149%，較前一年下降 29%。換言之，每1萬筆訂單中僅有1.49筆為疑似假貨。

　　正是基于對大數據打假的認識，阿里巴巴成立全球首個“大數據打假聯盟”，聯合權利人開始向售假分子宣戰，致力于依托大數據和互聯網技術，讓打假更有力、更高效、更透明。在這方面，上海市政企共治打造保障食品安全“天網天眼”監管新模式的做法，頗具借鑒價值。

　　去年全國兩會期間，全國政協委員、經濟學家張連起在提案中專門介紹這一做法，并呼吁積極推廣。上海長寧區市場監管局和美團點評集團合作，推出名為“天網”的入駐餐飲商戶電子檔案，掌握商戶經營服務的完整數據。在此基礎上，雙方合作推出名為“天眼”的用戶評價大數據系統，對消費者點評數據進行語義識別分析，將其中有關食品安全的內容特別是負面評價內容進行量化和結構化，形成四大類和多個細分數據匯總信息，監管部門可以據此對商戶進行動態監控檢查。

　　以“天網”“天眼”強化食品安全治理，充實基層監管力量，是互聯網、大數據技術在完善社會治理方面發揮巨大威力的典型一例。互聯網技術特別是移動互聯網技術的快速發展，為“打假”開辟了巨大的空間，用好大數據打假這柄利器，“天下無假”理應可期。(胡欣紅)