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      滴滴93.2%風險識別率背后:從未松懈 任重道遠

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      4月25日,滴滴順風車安全治理開放日在上海舉辦。活動邀請媒體代表、行業專家、車主及乘客用戶共同參與,圍繞出行體驗治理、服務品質提升、日常安全守護等議題展開探討。現場集中展示反作弊整治、未乘車收費治理等階段性成果,并首次公開安全AI模型等技術創新應用,以科技助力風險防控,以開放傾聽和工作改進推動行業長效治理。



      圖說:4月25日,滴滴順風車安全治理開放日在滬舉辦

      順風車合乘不同于網約車和公共交通,具有互助共享的鮮明屬性。依托車主提前發布行程、司乘雙向協商選擇的匹配模式,順風車交易自由度更高。疊加遠距離出行性價比優勢,順風車多服務于跨城、長途出行場景,行程路徑復雜、耗時更長,也衍生出多樣化體驗痛點與安全治理難題。

      差體驗識別管控雙升級 細分場景分層治理新實踐

      聚焦用戶高頻訴求,滴滴順風車立足真實出行反饋,持續迭代治理規則,落地分層治理方案。針對高速費糾紛、私下違規拼車等“老大難”問題,全面引入AI識別與智能判責能力,實現風險主動識別、系統自動處置,有效壓縮違規空間。

      以用戶反映較集中的“未乘車收費”為例:平臺全面優化訂單異常識別機制,強化高風險訂單全流程攔截,增設下車確認二次校驗,同步打通申訴快速響應通道。目前,相關投訴下降97.5%。



      圖說:滴滴順風車體驗治理分享環節

      在反作弊治理層面,滴滴搭建多維度智能識別模型,精準管控各類違規行為。2024年至今,平臺配合多地警方開展專項行動,累計推動作弊器相關立案27起,抓捕違法人員96人,打掉作弊器開發售賣團伙25個,查處作弊器作者13人、售賣代理83人,嚴厲打擊順風車黑色產業鏈。

      AI賦能出行安全 人機協同探索安全共治

      在持續完善全鏈路安全治理體系的基礎上,滴滴順風車引入 AI智能研判+安全專家人工復核的人機協同模式,全面提升安全風險識別精度與干預效率。

      據了解,安全AI模型已全面應用于安全專家工作臺,借助多模態風險研判大模型,融合自然語言處理、訂單異常分析、行程動態識別等能力,高效完成安全風險初篩,輔助安全專家開展隱患核實、場景研判。針對排查確認的高危行程,平臺及時啟動遠程外呼、安全警示、緊急報警等處置措施,筑牢出行安全防線。

      活動現場,安全專家通過脫敏的真實案例進行演示:一位家長使用個人賬號為未成年人代叫車輛,未在平臺備注特殊出行信息,孩子也未帶手機,獨自乘車隱患重重。另一個案例中,系統自動識別到司乘聊及涉性敏感話題,有向行為違規發展的風險,觸發預警后,由安全專家聯系司機進行警示,阻斷風險升級。

      數據顯示,升級AI能力后,安全專家工作臺行程風險初步研判效率提升21%,平臺整體風險識別率達93.2%。安全專家表示,AI的應用承擔了重復性、基礎性風險篩查工作,讓安全專家能集中精力處置復雜場景、高危隱患。



      圖說:滴滴安全專家分享環節

      但平臺坦言,困難和挑戰依然存在。脫離平臺私下交易、乘客信息填報不實、行程錄音缺失、人員身份難以精準核驗等問題,仍對AI識別與風險研判形成制約。平臺也呼吁家長正確使用代叫車功能,不要讓未成年人獨自乘車,多向其科普風險常識和求助技巧;呼吁乘客拒絕線下交易,不要泄露隱私和私加聯系方式、留下安全和糾紛隱患。

      滴滴順風車相關負責人凌汐表示,安全是出行行業發展的生命線,安全建設久久為功,長效治理步履不停,并且堅持開放透明,主動接受社會監督。下一步,滴滴順風車將通過常態化體驗治理、智能化安全防護、社會化協同共治,不斷夯實服務質量,優化合乘體驗,構建更加安全、規范、可信、可持續的順風車出行生態。

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