急成長する電子商取引市場において、セキュリティ、効率性、ユーザー体験は販売者とプラットフォームが共に直面する課題です。百度（バイドゥ）の電子商取引「イーチョウ（優先）」ブランドは、この背景の中で大規模モデル技術を活用し、リスク管理の審査プロセスを成功裏に最適化し、全自動審査、即時フィードバック、高い説明性を目指して進んでいます。

従来のリスク管理の審査方法は、人間による審査や単純なルールエンジンに依存していました。このようなモデルでは、電子商取引の急速な成長に対応できず、販売者が情報を提出した後、2〜4時間、あるいは1日以上待たなければならないため、販売者の不満や申立てが増加しています。また、審査過程での曖昧なフィードバックにより、販売者が拒否の理由を理解することが困難でした。

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これらの問題に対応するため、百度の電子商取引技術チームは、「大規模モデル＋ルール＋知識ベース」に基づく新しい機械審査の提案を行いました。この方案は、マルチモーダルの大規模モデル技術を統合し、複雑な状況でもより正確な判断を行うことができます。具体的には、新しい審査プロセスは以下の3つのステップによって効率的で明確な審査基準を実現しました:

1. リスク整理と標準の最適化: チームは700以上のリスクポイントを統合し、24の核心的なリスク基準を形成し、95％以上のオンライン違反問題をカバーしています。

2. マルチモーダルデータの理解: 新しいシステムはテキスト、画像、構造化データを同時に処理でき、大規模言語モデルと画像認識技術を使用して商品情報およびその適合性を正確に識別します。

3. 精確なフィードバックと説明性: 審査結果は通過または拒否だけでなく、詳細な拒否理由と改善提案も含まれており、販売者が問題の所在を迅速に理解し、修正できるようにします。

これらの技術革新を通じて、百度電子商取引の審査プロセスは単一のルール判断ではなく、多様な情報源を総合的に分析することで、審査の正確性と効率性を確保しています。これは販売者の満足度を向上させ、偽情報によりユーザーが被る損失を大幅に削減し、良性の循環を生み出しました。

百度電子商取引のこの変革は、AI技術が電子商取引分野で深く応用されていることを示しており、他の電子商取引プラットフォームにとって参考になる経験を提供しています。