滴滴出行技术副总裁赖春波：每天发现几十万异常订单，仅有几起为真！

 

来源： 数据猿丨作者：刘丹

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一辆在保定高速上行驶的车辆发生车祸，滴滴系统识别后立即呼入电话，无人接听后报警。交警及时赶到现场。滴滴如何识别到这辆车辆的异常呢？

7月2日，滴滴以“安全”为主题的媒体开放日在北京举行。滴滴出行技术副总裁赖春波详细介绍了滴滴行程异常识别和干预系统。这套系统能对行程中出现的风险问题，一定程度上进行提前识别和预警。

春波介绍到，大数据模型能够识别行程中的一些异常情况，例如路线偏移既定路线，行程中过久的停留，以及司机在非目的地的地点提前结束订单。对于这三类，滴滴觉得比较有风险的场景，会给予及时危险预警。

根据事件预判的严重程度不同，滴滴分四种方式介入。相对轻微的问题，手机端app会弹窗主动询问乘客，并提示安全措施。再严重些，系统会发起自动语音电话，对司机乘客个安全提示。最严重的问题，安全专家介入研判，涉及到重大的财产人身安全，就会立即报警。

不过，这个过程常受到用户不规范操作APP等人为因素影响。据统计，滴滴每天出现大量“异常”用户。例如因“口头修改目的地”等正常原因造成的路线偏移，每天约20万单；因“乘客中途接人、晕车呕吐”等被误判为“异常停留”的订单，每日约有10万单。

滴滴的端内提示每天达到数十万次，自动语音外呼达到上万次，而经过研判，确实存在问题的订单只有几个，概率非常低。

“识别和干预系统取得了一定进展，但也面临越来越多的挑战。”赖春波坦言，数据识别和干预模型高度依赖于行车轨迹，但滴滴后台的轨迹非常缺失，为识别增加了难度。而且在干预过程中，特别是高危场景中，要不要给当事人打电话？打进去会不会激化双方矛盾？有时后台不知具体情况的工作人员很难权衡。日常滴滴与司机、乘客沟通的渠道太少，一些重要安全提示除了app，传播方式不多。

赖春波强调，一旦司机关闭线上订单，这些识别干预系统全部失效。因此，为了更好的保护用户的出行安全，希望乘客和司机坚决杜绝线下交易。滴滴也会积极打击，一旦查实，会对司机暂停服务，实施教育。

此次滴滴媒体开放日，滴滴安全团队成员集体亮相。团队系统介绍了滴滴安全攻坚300天以来的进展，并邀请社会各界共建共治，继续把脉纠偏。

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——数据猿专访部

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