京东品质提升部高级总监陈宇接受《财经》记者采访时称，京东平台的销量有近60%来自自营，从品牌厂商直接进货的自营供应商大约有1万家，入驻的第三方加盟商有10万余家，大多也是由品牌厂商指定的全国总代或一级代理商供货。

　　“这样做的好处是，商品从采购、销售再到物流运输乃至最后到消费者手中，整个过程都在平台有效的可控范围内，对假货起到屏蔽。”陈宇说。

　　陈宇称，京东尤其注重事前风险防控，平台会把大部分精力放在商家入驻筛选的前端审核环节，审查内容具体包括入驻商家的企业信用、生产规模、历史信誉记录等方面。

　　据叶智飞介绍，阿里巴巴迄今形成“线上拦截”、“线下打击”、“权利人共建”、“社会共治”的四维打假模式；通过“卖家认证”、“主动防控”、“神秘抽检”、“线下案件”及“卖家诉讼”等一系列机制在事前、事中、事后打击假货。

　　为解决虚假注册问题，淘宝网目前全面推行卖家实人认证——个人卖家开店，除上传身份证等规定证件外，还需通过“人脸识别”等方式做实人认证——开店用户需要根据线上要求，做点头、眨眼等实时动作；为确保认证信息持续真实有效，阿里巴巴要求认证人每年以实人认证方式做年检。

　　一旦出现卖家因可疑行为被模型识别，会被要求进行认证人的二次校验。而在企业信息层面，从2016年5月起，阿里巴巴在审核企业店铺信息过程中，将可实时查询被称为“企业身份证号”的组织机构代码、统一社会信用代码，直接从源头上将信息虚假的企业拦截在外。

　　大数据治假突围

　　大数据技术，正逐渐被平台和执法部门当作最有力的线上打假武器。

　　据陈宇介绍，京东每天用人工智能技术，如智能算法、图像识别等对平台上的商家行为进行初步排查，一天约能处理600多万个产品页面数据。同时有200多人组成的风险调查团队，对高风险商家和产品进行人工排查。

　　排查分多个维度，根据用户评价、客户投诉、退换货率、工商质监部门抽检、平台自行抽检等数据，对疑似问题商家逐一标记打分。打完分基本就能判定商家到底有没有问题，如有问题则进行风险等级分级，涉及产品安全风险的，选择下架。

　　阿里巴巴则通过解析所拦截的涉假商品链接、被揪出的售假卖家和权利人、消费者投诉举报等信息，运用数据模型与用户画像，对涉假商品、售假团伙做溯源追踪，绘制这些团伙的线下分布地图。

　　“这些被拦截的涉假商品信息是打假大数据的源头，原始数据。”叶智飞说，然后，阿里巴巴提供线索，执法部门根据线索去调查、核实。

　　为解决披着“合法外衣”的山寨品牌问题，阿里巴巴创造了“大数据+大众评审”的组合模式，即通过大数据对平台品牌库做日常的对接和扫描，在商标(商品)做文字、图像等方面进行比对，结合相关商品的消费者售后纠纷数据，筛选出具有一定混淆度涉嫌山寨的商标(商品)。

　　这些涉嫌山寨的商标(商品)会被提交到淘宝大众评审员参与判断，每个判定需要至少推送给800名至1000名大众评审员参与判断。如果超过一定比例的评审员认为该商标(商品)对其产生了混淆，平台即启动治理机制，筛选出来的数据将组成“山寨预警模型”,该模型会根据大数据输出的结果不断优化,反过来验证数据的精准性。

　　为实现政企共治假货的目标，今年“3·15”消费者权益日期间，京东、天猫、淘宝等电商平台陆续将不涉及平台用户隐私和商业秘密的数据，与北京市工商局、认监委和食药监局等政府部门实现了对接共享。

　　企业与政府监管部门因数据的互联互通可以提高工作效率。不过，这样的数据共享模式，目前仅在北京试点。

　　据国家工商总局知情人介绍，目前工商总局正与数据安全公司合作，构建全国互联网假冒伪劣商品的监管系统。系统的设想是，用户通过浏览器进入电商平台购物，利用浏览器搜索功能，向正在点击进入有问题网店网页的用户，通报该售假网店被调查的动态进展消息。

　　比如在搜索浏览器上显示“这家店因为商家主体不确定性，正在被工商局核实身份”的信息，以便及时阻断网上售假行为。类似提示信息只有用户浏览到被查处网店的页面，才会触发式弹出。

　　系统还会进行第二层规制，发现仍要买假的订单，则通过大数据技术由执法部门联合第三方机构将交易资金冻结，使商家无法发货。

　　与此同时，被查处或被调查的网店权利人，会被列入类似于信用黑名单中，其违法行为信息会被通报至各大电商平台。

　　（应采访者要求，文中部分采访对象为化名）

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