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我們可以如何借助生成式AI的能力來完善平臺評價的治理動作？這篇文章里，作者嘗試進行了解讀，并對AI技術支持下的平臺落地監控方案做了一定規劃，一起來看看吧。

電商平臺通常都很期待通過用戶評價拿到對商家的反饋，一來做好商家管理，二者，為更多的消費者提供消費決策。既然平臺對用戶留下真實的評價有訴求，就要反向做指標監控評價的真實性與有幫助性，以保障來自消費者評價的質量。

而從電商的維度，評價只是支持商品全面介紹的一方面，無法作為核心業務推進，在資源有限的情況下，如何充分發揮AI的基礎能力完善平臺評價的治理？

一、AI在生成式對話中，如何提供業務所需的價值

負向治理：在評價類產品的生態中，AI生成式對話能夠一定程度上扮演藍軍，藍軍灌水是指商家或競爭對手雇傭人員發布虛假評價，以提高自己的聲譽或抹黑競爭對手。

通過AI生成式對話，平臺可以借用AI生成的能力，發布灌水內容，以此來驗證模型的準召跟線上人審的漏放；第二一個，AI生成式能力還可以幫助分析評價中的語言模式、情感傾向等特征，獲取內容真實的風險標記，用以提升平臺整體的判罰能力。

正向迭代：AI生成式對話可以幫助平臺提煉用戶評價中的有用信息，以提供更好的消費決策。通過自然語言處理和文本挖掘技術本身，大部分的AI工具可以做到分析評價中的關鍵詞、產品特點、使用體驗等信息，并將其整理成有用的標簽，以此幫助用戶快速了解商品的優勢和劣勢，從而促進了消費者對商品質量和適用性進行準確地評估，提高選品的準確率。

二、監控指標的落地方法

有了AI技術做支持，平臺落地監控方案應該怎么規劃呢？

首先，建立評價真實性的指標體系。根據歷史數據和行業專家經驗，確定一系列評價真實性的指標，如評價的時間分布、評價的內容多樣性、評價的情感分布等。這些指標能夠客觀反映評價的真實性和多樣性程度。

其次，建構模型特征，對評價數據進行分析和挖掘，在此過程中重點輸出需要確保樣本代表總體的最可靠統計量以及識別出問題后，對目標樣本量的需求，以此搭建周期摸底機制。

然后，搭建人工審核和反饋機制。之所以要落地人工，本質上還是在做糾偏的事情，用以確?！八{軍”生成的內容大概率符合人工撰寫邏輯，并從人審的視角校對模型本身識別的準召，并及時反饋給AI模型，以提高識別準確率。

三、拆解治理的動作方向

搭建好上述流轉之后就是如何應用，即如何說服leader讓他們投入資源，我們將會交付那些產品能力：

• 用戶信息厚度：加強用戶認證和信用體系，提高用戶與平臺的信息相關性。例如，信用評級的透明度建設，即通過歷史消費、評價、被平臺處置或獎勵的歷史信息記錄來正向引導用戶以減少虛假評價的可能性。
• 提供教育和引導：向用戶提供關于評價的準則和規范，引導他們撰寫真實、有幫助的評價。在出問題后，介紹具體原因會優于直接處置用戶，通過提供示范性的評價樣本，幫助用戶更好地表達自己的觀點和體驗。
• 持續迭代模型能力：周期復盤標注的數據可以為持續更新模型識別能力提供彈藥。因為每次藍軍投毒的case都會存在漏過的case，將漏過的case進行特征抽取，彌補模型持續漏過的能力信息。