数据助力“打假”

　　2014年12月18日，阿里巴巴集团发布了《2014淘宝联动警方打假报告》，报告指出，2014年淘宝与公安机关联合破获假货及侵犯知识产权案件18个集群，涉及案件1000余起，打掉200多个制售假的窝点，抓获犯罪嫌疑人近400人。就在5天后，阿里巴巴又向外界展示了线上线下打假的成果。公开表示，大数据是他们打假的关键所在，指出发布线上线下联动打假是未来的趋势。

　　阿里巴巴首席风险官邵晓峰对媒体公布了一个数字，10亿元人民币，这是阿里巴巴从2013年1月1日至2014年11月30日在消费者保障以及打假方面投入的资金总数。

　　作为一家互联网企业，阿里巴巴有一套基于互联网的打假模式。而这套打假模式中，最关键的就是大数据。通过智能图像识别、数据抓取与交叉分析、智能追踪、大数据建模系统等技术，将假货从10亿量级的在线商品中捞取出来。

　　想必了解阿里巴巴的人都知道，以前，阿里排查假货信息靠的是关键词的搜索。但是这样的做法工程量很大，相比之下，准确率却很低。因为这样的弊端，阿里巴巴的安全技术人员一直努力做新的开发，后来升级为语法语义分析，在引入了机器学习算法后，取代了人工排查，做到了全网的数据监控和检索。这样的改变使得日处理信息量达到了2亿以上。

　　之后在2013年，阿里巴巴建立起的图片侵权假货识别系统，通过对图片算法技术实时扫描，识别能力超过国外很多大牛的软件。

　　而商标识别算法通过检测图片中部的局部Logo来识别商品的品牌，进而对商品的真假做出判断。目前，淘宝手机各类违规假货的图片在100万左右，系统每天用这些样本和商品进行比对，每天调用超过3亿次这个时候可能有人要问了，如果既没有盗用品牌名称，也没有上传具有明显Logo的图片，那是不是就可以成为漏网之鱼了呢？

　　这种情况下，通过用户上传的评价截图，大数据也可以发挥作用，发现这种售假的异常行为。也就是说，及时卖家在店铺中不描述品牌，大数据依旧能从消费者的评价中找到蛛丝马迹。

　　“大数据打假系统是在不断进化的，随着数据的丰富变得越来越聪明。”阿里巴巴安全部自身总监倪良表示，发退货、登陆IP、商品文字、图片描述，交易，消费者评价、维权，权利人投诉，甚至是社交媒体数据等16个维度和特征的数据在被提取和交叉分析后，从中剥离出涉假信息……当一切都被能被记录和对比分析时，售假者的行为就会被追踪，变得无处可藏。

　　大数据对于现在企业来说已经不是什么高深不可测的新技术了。很多企业都在利用大数据分析销售行为，获得销售数据，以此来达到给管理层决策提供技术支持。言及大数据，很多CIO想到的只是如何支持决策。这就是很多传统企业在利用IT技术方面非常刻板的一面。

　　阿里巴巴这样一家互联网企业，用大数据告诉我们，打假其实很容易。大数据在这两年异常火热，我们的企业是否应该从淘宝的做法中，找到大数据的别样用途？

　　闻莱

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