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滴滴开放日:安全AI模型智能研判行程风险场景

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4月25日,滴滴顺风车安全治理开放日在上海举办。活动邀请媒体代表、行业专家、车主及乘客用户共同参与,围绕出行体验治理、服务品质提升、日常安全守护等议题展开探讨。现场集中展示反作弊整治、未乘车收费治理等阶段性成果,并首次公开安全AI模型等技术创新应用,以科技助力风险防控,以开放倾听和工作改进推动行业长效治理。



图说:4月25日,滴滴顺风车安全治理开放日在沪举办

顺风车合乘不同于网约车和公共交通,具有互助共享的鲜明属性。依托车主提前发布行程、司乘双向协商选择的匹配模式,顺风车交易自由度更高。叠加远距离出行性价比优势,顺风车多服务于跨城、长途出行场景,行程路径复杂、耗时更长,也衍生出多样化体验痛点与安全治理难题。

差体验识别管控双升级 细分场景分层治理新实践

聚焦用户高频诉求,滴滴顺风车立足真实出行反馈,持续迭代治理规则,落地分层治理方案。针对高速费纠纷、私下违规拼车等“老大难”问题,全面引入AI识别与智能判责能力,实现风险主动识别、系统自动处置,有效压缩违规空间。

以用户反映较集中的“未乘车收费”为例:平台全面优化订单异常识别机制,强化高风险订单全流程拦截,增设下车确认二次校验,同步打通申诉快速响应通道。目前,相关投诉下降97.5%。



图说:滴滴顺风车体验治理分享环节

在反作弊治理层面,滴滴搭建多维度智能识别模型,精准管控各类违规行为。2024年至今,平台配合多地警方开展专项行动,累计推动作弊器相关立案27起,抓捕违法人员96人,打掉作弊器开发售卖团伙25个,查处作弊器作者13人、售卖代理83人,严厉打击顺风车黑色产业链。

AI赋能出行安全 人机协同探索安全共治

在持续完善全链路安全治理体系的基础上,滴滴顺风车引入 AI智能研判+安全专家人工复核的人机协同模式,全面提升安全风险识别精度与干预效率。

据了解,安全AI模型已全面应用于安全专家工作台,借助多模态风险研判大模型,融合自然语言处理、订单异常分析、行程动态识别等能力,高效完成安全风险初筛,辅助安全专家开展隐患核实、场景研判。针对排查确认的高危行程,平台及时启动远程外呼、安全警示、紧急报警等处置措施,筑牢出行安全防线。

活动现场,安全专家通过脱敏的真实案例进行演示:一位家长使用个人账号为未成年人代叫车辆,未在平台备注特殊出行信息,孩子也未带手机,独自乘车隐患重重。另一个案例中,系统自动识别到司乘聊及涉性敏感话题,有向行为违规发展的风险,触发预警后,由安全专家联系司机进行警示,阻断风险升级。

数据显示,升级AI能力后,安全专家工作台行程风险初步研判效率提升21%,平台整体风险识别率达93.2%。安全专家表示,AI的应用承担了重复性、基础性风险筛查工作,让安全专家能集中精力处置复杂场景、高危隐患。



图说:滴滴安全专家分享环节

但平台坦言,困难和挑战依然存在。脱离平台私下交易、乘客信息填报不实、行程录音缺失、人员身份难以精准核验等问题,仍对AI识别与风险研判形成制约。平台也呼吁家长正确使用代叫车功能,不要让未成年人独自乘车,多向其科普风险常识和求助技巧;呼吁乘客拒绝线下交易,不要泄露隐私和私加联系方式、留下安全和纠纷隐患。

滴滴顺风车相关负责人凌汐表示,安全是出行行业发展的生命线,安全建设久久为功,长效治理步履不停,并且坚持开放透明,主动接受社会监督。下一步,滴滴顺风车将通过常态化体验治理、智能化安全防护、社会化协同共治,不断夯实服务质量,优化合乘体验,构建更加安全、规范、可信、可持续的顺风车出行生态。

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