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基于vivo Agent平台与蓝心大模型,打造拟人化、多维度、动态验证的购物风险分析工具

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团队背景

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背景与痛点

在电商、社交平台和二手交易市场中,虚假广告、低价诱骗、脱离平台交易等欺诈手段层出不穷,消费者往往难以辨别真伪。

价格欺诈

远低于市场价的商品(如"2999元的iPhone 15 Pro Max")诱导冲动消费。

虚假宣传

夸大功效(如"一次美白3度")、虚构权威背书(如"NASA技术认证")。

支付风险

卖家引导微信私下转账,脱离平台担保,导致资金无法追回。

平台可信度

非正规渠道(如个人闲鱼卖家)假货率高,缺乏售后保障。

传统反诈手段依赖人工经验或简单关键词匹配,无法结合语义理解、动态数据验证和风险量化评估,导致消费者仍面临较高受骗风险。

创新点与解决方案

本项目基于vivo Agent平台+蓝心大模型(70B),打造一个拟人化、多维度、动态验证的购物反诈助手。

拟人化交互体验

  • 采用客服聊天风格,结合温和表情,提升用户信任感

  • 每次回复自动生成后续问题引导(如"需要查卖家历史记录吗?"),增强交互连贯性

多维度欺诈分析

  • 价格合理性:调用工作流"判断商品价格是否合理",对比市场价与历史数据

  • 平台可信度:通过"判断平台是否可信"工作流,分析店铺评分、授权资质等

  • 宣传真实性:识别绝对化用语("第一""彻底根治")、医疗效果宣称等违规话术

  • 支付安全:检测是否引导脱离平台交易(如"加微信转账")

动态验证与风险量化

  • 强制联网搜索:对存疑信息(如专利号、品牌备案)实时验证

  • 风险星级评分(0-10星):直观展示欺诈概率

  • 关键风险点标注:用"重点""最大风险"高亮核心问题

风险评分示例:

7/10星

明确结论与建议

  • 即使信息模糊,也强制输出倾向性结论(如"不可信"),避免模棱两可

  • 提供具体行动建议(如"同城验货""走平台担保支付")

风险较高,不建议购买

建议:选择官方授权渠道,避免私下交易,使用平台担保支付

技术差异化

竞品/传统方案 本项目优势
人工经验判断 AI自动化分析,覆盖全网动态数据
关键词匹配 语义理解+逻辑推理,识别话术套路
单一维度检测 价格+平台+宣传+支付多维度综合评估
无风险量化 星级评分+关键风险点标注,结果更直观

项目展示

交互界面展示

项目截图

购物反诈助手聊天界面

完整演示流程

完整演示流程

完整的购物风险分析流程展示,从用户输入到最终风险评估

应用场景

消费者

快速验证商品/卖家可信度,避免冲动消费。

用户提问:"这个价格靠谱吗?"
"客服让我加微信转账可以吗?"

电商平台

集成至客服系统,辅助审核违规广告。

自动识别高风险商品描述
监控第三方卖家行为,减少投诉

监管部门

监测市场欺诈行为,定位高风险店铺。

批量分析消费者投诉数据
识别新兴诈骗套路,发布预警

社会价值

通过降低购物欺诈风险,提升消费者信任度,推动电商生态健康发展。未来可扩展至多模态分析(图片/视频广告)和跨境购物反诈场景。

技术方案

核心组件

组件名称 功能描述 调用方式
蓝心大模型-70B 主分析引擎,执行文本理解和推理 每次对话强制调用
联网搜索插件 实时数据验证 每次对话强制调用
诈骗知识库 内置200+欺诈话术模板 自动匹配调用
识别诈骗工作流 识别价格、平台等是否不可信 自动匹配调用

价格合理性分析工作流

输入:

商品名称+价格(字符串)

处理流程:

  1. 提取商品价格(大语言模型3)
  2. 联网搜索市场价(联网搜索组件)
  3. 生成价格对比报告(大语言模型2)

输出:

价格偏离度分析(字符串)

平台可信度评估工作流

输入:

平台名称(字符串)

处理流程:

  1. 联网搜索平台投诉记录(联网搜索组件)
  2. 综合评估风险等级(大语言模型2)

输出:

平台风险评级(字符串)

数据处理规范

数据流向

用户输入→工作流并行处理→大模型综合判断→结果格式化输出

数据保留策略

  • 用户原始输入:分析完成后立即删除

  • 分析结果日志:匿名存储30天

性能指标

响应时间

≤15秒

测量方式:端到端测试

工作流调用成功率

100%

测量方式:服务监控

风险识别准确率

≥85%

测量方式:千例测试集验证

交互实现

每轮对话必须包含以下要素:

风险星级(0-10⭐)

关键风险点(⚠标注)

具体建议(分点列出)

后续问题建议(1-2条)

市场分析

目标用户群体

普通消费者

核心需求:
快速验证商品/卖家可信度,避免受骗

使用场景:
  • 网购前咨询(如"这个价格靠谱吗?")
  • 交易中风险预警(如"客服让微信转账")
  • 大额商品购买前二次确认(如数码产品、奢侈品)

电商平台

核心需求:
辅助审核违规广告,降低平台投诉率

使用场景:
  • 集成至客服系统,自动识别高风险商品描述
  • 监控第三方卖家行为,减少假货投诉

监管部门

核心需求:
监测市场欺诈行为,定位高风险店铺

使用场景:
  • 批量分析消费者投诉数据
  • 识别新兴诈骗套路,发布预警

市场规模与增长潜力

消费者端市场

中国网购用户规模:

9.74亿人

曾遭遇购物欺诈比例:

约33.9%

增长驱动:直播电商、二手交易平台等新兴购物方式带来的新型诈骗风险

企业端市场

AI工具替代潜力:

预计可降低大量人工审核成本

目标客户:中小电商平台(预算有限但反诈需求强烈)

监管端市场

2023年虚假广告案件:

4.76万件

政策驱动:《网络交易监督管理办法》要求加强平台监管

竞争分析

对比维度 传统人工审核 本项目 AI 智能体
效率 依赖人工逐条审核,处理速度慢,高峰期易积压 AI自动化分析,响应速度快,支持高并发处理。
成本 人力成本高(需专职团队),培训周期长,且需持续更新经验库。 前期开发成本固定,后期边际成本趋近于零,支持自动化知识库更新。
一致性 受审核员主观经验影响,标准不统一(如同一商品不同人可能给出相反结论)。 基于统一算法模型,输出标准化风险评分(0-10星)与建议,结果可复现。
动态适应能力 依赖人发现新骗术后再更新规则,滞后性明显。 实时联网验证(如专利号、市场价)、自动学习新话术(欺诈知识库动态扩展)。

技术优势

  • 蓝心大模型(70B)的深度语义理解

  • 动态工作流(价格+平台+支付多维度分析)

数据优势

  • 8000+欺诈案例知识库

  • 实时联网验证能力

体验优势

  • 拟人化客服交互设计

  • 直观的风险星级展示

运营模式

开源计划

本智能体计划开源,鼓励社区共同参与开发与优化

风险与对策

风险类型 具体表现 应对策略
技术风险 大模型误判 人工反馈闭环优化
市场风险 平台数据限制 发展替代数据源
政策风险 隐私监管 严格数据匿名化

产品预期功能及形态

功能模块 功能描述 技术参数 交互示例
智能话术分析 识别 8 大类欺诈话术 支持 200+ 欺诈模板库
准确率≥89%
"祖传秘方"→医疗违规
"最后一天"→虚假促销
动态价格验证 实时比价系统 接入 10+电商平台数据
更新频率 15min/次
"iPhone15 仅2999"→风险9星
全链路风险 平台+商品+支付三维检测 调用 2 个工作流:
1. 价格合理性分析
2. 平台可信度评估
拼多多第三方店→中等风险
可视化风险报告 星级评分+关键点标注 0-10 星分级制度
支持3级颜色预警
★★★★★★★ 7/10 星