大數據讓“假貨”無處可逃
上海市消保委于3月11日披露了2020消費者投訴十大典型問題，其中假冒偽劣問題仍舊較為突出。尤其是隨著短視頻、直播帶貨等興起，部分商家頻頻利用線上平臺侵害消費者的利益。
(典型打假案例)
線上平臺交易大多數是依靠算法來完成，互聯網不斷優化的算法和不斷提高的算力，向消費者提供了更為高效豐富、精準的全領域優質服務，給廣大的消費者帶來了極大的便利。但是在交易的過程中，算法的不透明性與難解釋性也給消費者權益保護與反不當競爭帶來新的挑戰，其中最為大家熟知的就是“大數據殺熟”，殺熟的方法就是歧視性算法，殺熟的結果就是以消費者的權益換取平臺數據價值的最大化兌現。
但其實，大數據在交易里有“雙刃劍”的特性，在“殺熟”之外還被用于“打假”。
目前，網上購物已經成為了人們日常消費的主流，小到日用百貨，生鮮水果，大到家具家電，網購這樣省時省力的消費方式，極大的便利了人們的生活，但是當網購成為一種生活方式之后，假貨卻令消費則頭疼不已，層出不窮的售假方式讓人“防不勝防”。
傳統的打假方式就是由權利人和第三方檢測機構對商品真偽和質量進行鑒定和檢測。但在線商品有數十億量級，單靠人力來打假猶如大海撈針。有了大數據，就相當于給打假工作插上了“翅膀”。
公開數據顯示，僅在某電商平臺上，依托“大數據打假技術”，某電商平臺已協助公安機關搗毀涉假窩點1419個，涉案案值約30.67億元。
那么大數據是如何打假的呢?
精細篩查，先篩掉一些售假商家
在大數據日常打假中發揮作用的，是一套“語法語義分析引擎”。買到了假貨，許多買家會在商品評論區留言、投訴。這些數據都會匯總在信息排查平臺里，成為分析的對象。據阿里巴巴首席治理官鄭俊芳介紹，該系統利用機器學習算法取代人工排查，已經完全實現全網數據監控和檢索。
針對電子商務領域的大眾消費品、安全類產品和網上投訴舉報的焦點產品，2014年10月質檢總局牽頭搭建了電子商務產品質量監管服務平臺，探索開展網上產品質量風險監測研究和試點。平臺數據采集主要來自互聯網上的電子商務產品質量輿情數據、國內各電商平臺產生的質量數據、質監監管部門積累的內部數據以及消費者提供的有關電子商務產品質量的投訴舉報數據等。截至目前，該平臺已采集國內各大主流電商平臺上的店鋪信息298萬條，產品信息4400萬條。
預設特征，系統會自動把假貨抓出來
進入購物網站搜索一款補充維生素的營養品，其產品參數一目了然。在電商平臺上接入國家監管部門對應的各類專業數據庫，一旦發現藥品與藥品監管的基礎數據信息有出入，系統會自動把它抓出來。
2015年12月，國家認監委開通“云橋”認證認可信息公共服務共享平臺，向社會開放產品及企業認證信息、檢驗檢測信息等服務。通過比對后，無3C認證的商品將被清理。
有商品圖片上印著“奢華手包“、“瑞士名表”等，其標價卻遠遠低于市場價。這些商家把正品官網的圖進行了修改，但通過實時掃描圖片中的局部商標，識別商品的品牌，判斷該商品是不是假貨。發現疑似假貨圖片，可在30分鐘內檢索出電商平臺上所有與此相似的圖片，進而下架所有引用該類圖片的商品。
2015年1月， 質檢總局在杭州組建成立了全國電子商務產品質量信息共享聯盟，阿里巴巴、京東、中國標準化協會、清華大學、中檢集團等92家成員單位先后加入。通過信息共享聯盟，質監部門可以向電商企業持續發送產品質量信息數據。
留下記錄，就可以剝離出涉假信息
發退貨、登陸IP、商品文字、圖片描述、交易、消費者評價、維權、權利人投訴，甚至是社交媒體數據等多個維度和特征的數據，通過大數據處理平臺和機器學習算法研究，均可以從中剝離出涉假信息。當一切都能被記錄和對比分析時，售假者的行為就會被追蹤， 無處可藏。
目前，一些電商正在建立賣家的售假信用體系數據庫。當賣家歷史記錄達到危險值后，就會推送給客服作為處罰的判斷依據。當商品被判斷為“疑似假貨”之后，商家就必須要下架刪除該商品。
電子商務產品質量監管服務平臺分析后的數據，可進一步為政府部門、電商平臺和消費者提供信息服務。一方面將不合格信息發送到各電商平臺，由電商平臺自清門戶;另一方面按照不同地區發送至各屬地質監部門，進行后續風險處置工作。
線下查假，多部門形成聯動機制
發現假貨線索之后，公安、質檢、國知局等部門開展的線下打擊就會啟動。
據介紹，這種聯動機制——“云劍行動”已拓展到了包括上海、安徽、江西、江蘇、浙江四省一市，升級為云劍聯盟。
依托大數據和互聯網技術，打假可以很加有力、更高效、更透明，技術公司也需要和相關執法機構合作， 提升執法機構的技術能力，建立打假平臺等手段防范制假售假，并能做出預警。通過大數據分析打假后，出具數據報告，教育消費者和商家有關假冒偽劣分辨常識。
雖然打假雖然有技術可以解決，但是最重要的還是人心，通過打假宣傳及懲戒，讓假貨、侵害消費者權益的行為失去生存空間，整個消費環境才有可能變得更加美好。
