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我們可以如何借助生成式AI的能力來完善平臺(tái)評價(jià)的治理動(dòng)作？這篇文章里，作者嘗試進(jìn)行了解讀，并對AI技術(shù)支持下的平臺(tái)落地監(jiān)控方案做了一定規(guī)劃，一起來看看吧。

電商平臺(tái)通常都很期待通過用戶評價(jià)拿到對商家的反饋，一來做好商家管理，二者，為更多的消費(fèi)者提供消費(fèi)決策。既然平臺(tái)對用戶留下真實(shí)的評價(jià)有訴求，就要反向做指標(biāo)監(jiān)控評價(jià)的真實(shí)性與有幫助性，以保障來自消費(fèi)者評價(jià)的質(zhì)量。

而從電商的維度，評價(jià)只是支持商品全面介紹的一方面，無法作為核心業(yè)務(wù)推進(jìn)，在資源有限的情況下，如何充分發(fā)揮AI的基礎(chǔ)能力完善平臺(tái)評價(jià)的治理？

一、AI在生成式對話中，如何提供業(yè)務(wù)所需的價(jià)值

負(fù)向治理：在評價(jià)類產(chǎn)品的生態(tài)中，AI生成式對話能夠一定程度上扮演藍(lán)軍，藍(lán)軍灌水是指商家或競爭對手雇傭人員發(fā)布虛假評價(jià)，以提高自己的聲譽(yù)或抹黑競爭對手。

通過AI生成式對話，平臺(tái)可以借用AI生成的能力，發(fā)布灌水內(nèi)容，以此來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)召跟線上人審的漏放；第二一個(gè)，AI生成式能力還可以幫助分析評價(jià)中的語言模式、情感傾向等特征，獲取內(nèi)容真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)記，用以提升平臺(tái)整體的判罰能力。

正向迭代：AI生成式對話可以幫助平臺(tái)提煉用戶評價(jià)中的有用信息，以提供更好的消費(fèi)決策。通過自然語言處理和文本挖掘技術(shù)本身，大部分的AI工具可以做到分析評價(jià)中的關(guān)鍵詞、產(chǎn)品特點(diǎn)、使用體驗(yàn)等信息，并將其整理成有用的標(biāo)簽，以此幫助用戶快速了解商品的優(yōu)勢和劣勢，從而促進(jìn)了消費(fèi)者對商品質(zhì)量和適用性進(jìn)行準(zhǔn)確地評估，提高選品的準(zhǔn)確率。

二、監(jiān)控指標(biāo)的落地方法

有了AI技術(shù)做支持，平臺(tái)落地監(jiān)控方案應(yīng)該怎么規(guī)劃呢？

首先，建立評價(jià)真實(shí)性的指標(biāo)體系。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)，確定一系列評價(jià)真實(shí)性的指標(biāo)，如評價(jià)的時(shí)間分布、評價(jià)的內(nèi)容多樣性、評價(jià)的情感分布等。這些指標(biāo)能夠客觀反映評價(jià)的真實(shí)性和多樣性程度。

其次，建構(gòu)模型特征，對評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，在此過程中重點(diǎn)輸出需要確保樣本代表總體的最可靠統(tǒng)計(jì)量以及識別出問題后，對目標(biāo)樣本量的需求，以此搭建周期摸底機(jī)制。

然后，搭建人工審核和反饋機(jī)制。之所以要落地人工，本質(zhì)上還是在做糾偏的事情，用以確?！八{(lán)軍”生成的內(nèi)容大概率符合人工撰寫邏輯，并從人審的視角校對模型本身識別的準(zhǔn)召，并及時(shí)反饋給AI模型，以提高識別準(zhǔn)確率。

三、拆解治理的動(dòng)作方向

搭建好上述流轉(zhuǎn)之后就是如何應(yīng)用，即如何說服leader讓他們投入資源，我們將會(huì)交付那些產(chǎn)品能力：

• 用戶信息厚度：加強(qiáng)用戶認(rèn)證和信用體系，提高用戶與平臺(tái)的信息相關(guān)性。例如，信用評級的透明度建設(shè)，即通過歷史消費(fèi)、評價(jià)、被平臺(tái)處置或獎(jiǎng)勵(lì)的歷史信息記錄來正向引導(dǎo)用戶以減少虛假評價(jià)的可能性。
• 提供教育和引導(dǎo)：向用戶提供關(guān)于評價(jià)的準(zhǔn)則和規(guī)范，引導(dǎo)他們撰寫真實(shí)、有幫助的評價(jià)。在出問題后，介紹具體原因會(huì)優(yōu)于直接處置用戶，通過提供示范性的評價(jià)樣本，幫助用戶更好地表達(dá)自己的觀點(diǎn)和體驗(yàn)。
• 持續(xù)迭代模型能力：周期復(fù)盤標(biāo)注的數(shù)據(jù)可以為持續(xù)更新模型識別能力提供彈藥。因?yàn)槊看嗡{(lán)軍投毒的case都會(huì)存在漏過的case，將漏過的case進(jìn)行特征抽取，彌補(bǔ)模型持續(xù)漏過的能力信息。