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来源：电商报Pro 李响
美团外卖整治恶意差评
高端的商战往往采用最朴素的方式。
一直以来，大家想象中的商战大多是影视剧里花百亿做空对家，截断对手资金链等戏剧性场面；而现实中，我们所看到的更多是直播互撕、高管对骂、怒刷差评这样直接的行为。
就拿刷差评来说，这种现象在外卖平台上也频繁出现。
南京市玄武区人民法院曾公布一起典型案例：小林（化名），在某知名外卖平台上经营着一家三明治店铺，生意一直兴隆。
有一天，小林惊讶地发现，短短三天内，其店铺收到多达三十余条的恶意差评，于是他立即报警求助。
图源：南京市玄武区人民法院公众号
经公安机关深入调查，真相浮出水面——原来，这些差评竟是小林的前合伙人之一小孙（化名），在退出合伙后，于附近开设了另一家三明治店，并为了打击竞争对手，不惜以每条80元的报酬，雇佣多人对小林的店铺进行有组织的恶意差评。
面对如此恶劣的行为，小林决定将小孙诉至法院，要求其赔偿因此遭受的经济损失及合理的维权费用。
经法院审理，最终判决被告小孙需在判决生效之日起十日内，向原告赔偿经济损失及合理费用共计3万元。
宣判后，小孙不服，提出上诉，二审法院经过仔细复审，驳回上诉，维持原判。
除了上述同行间蓄意制造差评的情况外，外卖平台上还涌现了顾客利用差评敲诈商家、因不合理要求未得到满足而给予差评、离职员工出于报复心理故意留下差评等现象。
这些不公正、不客观、不真实的恶意差评，不仅给普通商家带来了经营上的损失，还严重影响了用户做出正常的下单决策。
若不加以有效管控，“恶意差评”现象恐怕会愈演愈烈，从而扰乱市场秩序，损害商家和消费者的合法权益，阻碍外卖行业的健康发展。
鉴于此，美团外卖多部门联合成立了“恶意差评治理专项组”，从差评的识别、判责、申诉、预警等多个环节入手，搭建更透明高效的差评处理机制，帮助商家将精力更好地投入到线上经营中去，共同打造公平、健康的餐饮生态环境。
图源：美团
据了解，为了快速锁定恶意差评，美团外卖已升级风控模型，并引入AI数据模型，利用AI能力快速识别涉嫌恶意差评的关键词，提升恶意差评识别的准确率和敏捷性，被该风控模型抓取的恶意差评，将不计入商家评分，并实时纳入风控数据库，以备后续分析处理。
同时，美团外卖针对差评牟利、恶意诋毁、内容违规等常见的评价违规行为，采取了包括“屏蔽评价、判定无效评分、限制恶意用户评价及下单”等方式，进行分层分级处置，为商家带来多重保障。
可以看到，美团外卖正在通过技术手段，以有效应对并屏蔽恶意差评对商家公正评价的负面影响，为商家营造一个更加公平、健康的线上经营环境。 共3页 [1] [2] [3] 下一页
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