百度电商引入大模型，重塑风控审核流程，商家用户双赢！

快速阅读: 百度电商“优选”品牌利用大模型技术优化风控审核流程，实现全机审、即时反馈和高可解释性，解决传统审核效率低下、反馈模糊等问题，显著提升商家满意度和用户体验。

在快速发展的电商市场中,安全、效率和用户体验是商家和平台共同面临的挑战。百度电商 “优选” 品牌在此背景下,利用大模型技术,成功优化了其风控审核流程,向全机审、即时反馈、高可解释性的目标迈进。

传统的风控审核方式依赖人工审核和简单的规则引擎,这一模式在电商快速增长的情况下,显得力不从心。商家提交信息后往往需要等待2至4小时,有时甚至长达一天,导致了商家的不满与申诉率上升。同时,审核过程中的模糊反馈使得商家难以理解拒审的原因。

为了应对这些问题,百度电商技术团队提出了基于 “大模型 + 规则 + 知识库” 的新型机审方案。该方案整合了多模态大模型技术,使其能够在复杂场景下进行更精确的判断。具体而言,新的审核流程通过三个步骤实现了高效且明确的审核标准: 1. 风险梳理与标准优化:团队整合了700多个风险点,形成24组核心风险标准,覆盖了95% 以上的线上违规问题。

2.多模态数据理解:新系统能够同时处理文本、图像和结构化数据,使用大语言模型和图像识别技术,准确识别商品信息及其合规性。

3.精准反馈与可解释性:审核结果不仅仅是通过或拒绝,还包含详细的拒审理由和整改建议,帮助商家迅速了解问题所在,进行改正。

通过这一系列的技术创新,百度电商的审核流程不再是单一的规则判断,而是通过多种信息来源综合分析,确保审核的准确性和高效性。这不仅提高了商家的满意度,也极大地降低了用户因虚假信息而受到的损失,形成了一个良性的循环。

百度电商的这一变革标志着 AI 技术在电商领域的深入应用,为其他电商平台提供了可借鉴的经验。

(以上内容均由Ai生成)