在电商行业持续蓬勃发展的当下，商家与平台在追求业务增长的同时，也面临着安全保障、运营效率以及用户体验提升等多重挑战。百度电商旗下的“优选”品牌，借助大模型技术的强大赋能，对风控审核流程展开了深度优化，朝着全自动化机器审核、即时反馈结果以及审核结果高度可解释的方向稳步迈进。
以往，电商领域普遍采用的风控审核方式，主要依赖人工审核以及简单的规则引擎。然而，随着电商业务的迅猛扩张，这种传统模式逐渐暴露出诸多弊端。商家在提交相关信息后，往往需要经历漫长的等待，审核时间从2至4小时不等，甚至有时会拖延至一整天。这种低效的审核流程不仅引发了商家的强烈不满，还导致申诉率不断攀升。而且，审核过程中给出的反馈信息模糊不清，商家难以准确把握拒审的具体原因，这无疑进一步加剧了双方的沟通障碍。
为有效解决上述问题，百度电商的技术团队精心研发了一套基于“大模型 + 规则 + 知识库”的创新型机器审核方案。该方案充分整合了多模态大模型技术，使其具备在复杂场景下进行精准判断的能力。新的审核流程通过三个关键步骤，构建起一套高效且清晰的审核标准体系。
首先，在风险梳理与标准优化环节，技术团队对电商业务中可能出现的风险点进行了全面且细致的梳理，共整合出700多个风险点，并在此基础上形成了24组核心风险标准。这些标准覆盖了线上违规问题的95%以上，为审核工作提供了坚实且全面的依据。
其次，多模态数据理解能力成为新系统的核心优势之一。该系统能够同时对文本、图像以及结构化数据进行高效处理。借助大语言模型和先进的图像识别技术，系统可以准确识别商品信息的真实性以及合规性，有效避免了因信息误判而导致的审核失误。
最后，在精准反馈与可解释性方面，新系统实现了重大突破。审核结果不再仅仅简单地给出通过或拒绝的结论，而是会详细列出拒审的具体理由，并为商家提供切实可行的整改建议。这一举措使得商家能够迅速了解自身存在的问题，并及时进行改正，从而大大提高了商家的运营效率。
百度电商在风控审核领域的这一创新实践，充分彰显了AI技术在电商行业的深入应用潜力，为其他电商平台提供了极具价值的参考范例。
