阿里巴巴运用九大“黑科技”助力网络打假

         阿里巴巴在假货防控上运用商品大脑、图像识别算法等九大“黑科技”，每时每刻都在对平台上近20亿商品进行识别，使假货识别与拦截能力大幅提高。

　　目前，阿里巴巴在假货防控上运用了商品大脑、图像识别算法、生物实人认证、假货甄别模型、语义识别算法、商品知识库、实时拦截体系、大数据抽检模型、政企数据协同平台九大“黑科技”，对疑似假货或侵权链接、售假人员及团伙进行识别，在开店、商品发布等环节做拦截，每日对发布商品做风险识别和快速删除。

　　基于数据挖掘、图像文本识别以及庞大的产品和知识库网络，阿里巴巴创造出全球独有的智能商品管理大脑。其中的商品大脑可对平台上近20亿商品进行识别，并自动学习外部信息，发现侵害他人知识产权的行为并进行判断、处理。

　　最引人关注的是假货甄别模型，依托深度学习算法，阿里巴巴开发出上百个大数据假货甄别模型，这些模型包含上千个维度的信息，由数十万行代码构成。

　　模型每日对全平台商品进行扫描，排除侵权等问题商品，并发现新侵权行为商品的特征和趋势，并调整相关的数据维度。而每完成一次扫描，相当于“征召”5000台虚拟服务器投入工作。

　　阿里巴巴还通过大数据模型对平台商品做检测，对可疑商品做“神秘抽检”。阿里巴巴平均每年发起十万余次抽检，投入上亿元购买可疑商品，一旦确定假冒伪劣商品，阿里巴巴会立刻对商家进行处理，轻则整改下架，重则关店清退。

　　2017年，阿里巴巴打假特战队与全国23个省执法机关开展线下打假合作，利用数据技术优势，累计向全国公安机关推送远超5万元起刑点的涉假线索1910条，协助抓捕涉案人员1606名，捣毁涉假窝点1328个，涉案金额约43亿元。

　　尽管阿里在网络假货治理取得历史性突破，但是线下假货源头并未根除，制假售假分子在相关部门的严厉打击下，呈现跨国境、跨平台流窜销售的特点。

　　阿里平台治理部知产保护总监叶智飞表示，2018年阿里巴巴将继续推进“像治理酒驾一样治理假货”，他还呼吁制假直接入刑，让售假者真正感到痛。