电商/O2O

供求双向基数增加,业务量上升,管理难度也进一步加大,刷单、诈骗、违规广告等一系列问题层出不穷,给用户、大众带来负面效应的同时也给企业自身带来损失。

行业痛点

 

  • 平台广告泛滥

    平台广告泛滥

    电商/O2O类平台以盈利为主,聚集了大量的商家和用户,随着商家竞争越来越激烈各类广告也随之产生,严重影响消费者的体验。更有甚者直接触犯《广告法》,一旦被投诉平台将承受严重的经济损失。

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  • 对手恶性竞争

    对手恶性竞争

    由于行业竞争压力大,个别商家和个人会采取极端手段,通过发布恶意评论、进行虚假交易、诈骗等不正当手段打压同行口碑,引导不良舆论,以此降低对手竞争力。

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  • 盗号

    盗号

    利用他人的账号做违法的事

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  • 抢特价商品

    抢特价商品

    抢特价商品,抢优惠券,虚假拉新

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  • 涉政图片

    涉政图片

    涉政图片,色情图片,商品描述不合规

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解决方案

 

广告识别

采用OCR识别和NLP技术全面高效识别广告、变体广告等仅微信变体已识别数千种

色情识别

基于NLP自然语言处理技术与深度模型识别色情内容进行程度分级智能学习用户审核标准。

涉政识别

实时同步网监数据,智能识别政治、暴恐、违禁品等敏感词已覆盖维语,藏语等。

相似识别

信舆数识有图片深度识别引颈覆盖数亿级图片样本库,实时更新对特定图片内容进行精准拦截

行为风险检测

基于机器操作、异常操作识别等技术识别机器注册、机器养号、撞库攻击、账号被盗等风险行为。

关联风险检测

基于手机、设备、IP等实体数据关联分析,锁定欺诈风险并进行风险识别。

应用场景

 

图片检测

应用机器学习,高效识别产品中的色情、广告、暴恐等垃圾图片

互动评论检测

应用智能反垃圾技术,实时检测评论中涉黄、灌水、广告、谩骂等垃圾文本

昵称、头像、签名检测

首创用户资料反垃圾技术,对昵称、头像、签名等区域藏匿的垃圾内容进行针对性检测识别

稿件文本过滤

用语义分析,高效识别稿件文本中涉嫌违规的敏感信息