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)