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货拉拉公开安全防控及判责算法,AI应用降低风险单量30%

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11月4日,继9月公开行为分取消判责原则后,货拉拉再次公开平台AI安全防控及判责算法,聚焦于提升货运司机的安全保障与判责体验。据悉,AI安全防控系统由货拉拉技术团队历时四年自主研发,通过感知、检测和自动化处置的能力,可实时监测订单是否存在危险品运输、违规载人、疲劳驾驶和货物超限等情况,并做出强制取消订单、司机端弹窗提醒等干预处理。

订单取消后,平台AI判责系统算法则会自动采集各类数据,并从海量数据中提取其中的关键信息,结合平台规则进行分析,初步判定责任归属,如果是违规订单取消,AI则会直接判定司机无责。数据显示,AI全面应用后,货拉拉危险品运输和违规载人日均风险单量下降30%,人机结合判责时效由过往的72小时缩短至48小时。

AI实时监测,日均风险单量下降30%

中国物流与采购联合会发布的《2025年货车司机从业状况调查报告》显示,44.34%的货车司机希望结合实际情况,推动疲劳驾驶治理的人性化,28.13%的货车司机表示常遇到的货运纠纷是发货人要求超载超限,这也体现出疲劳驾驶、超载超限等安全相关问题一直是货运司机们的核心关切之一。

据货拉拉介绍,目前,平台的AI安全防控已覆盖从用户下单至司机运输等各个环节,可实时监测订单运输情况。用户下单时,平台算法会检测用户是否存在违规行为,如识别到存在高危场景,则阻止用户下单,并做出相应安全提醒。在司机接单运输及完单过程中,平台也会通过图片、语音等算法综合分析平台运营数据,识别本次运输货物是否合规,是否存在违规载人等,并基于违规类型和风险严重程度分别采取“强制取消订单”“给司机发送弹窗或语音提醒,引导司机无责取消订单”“给司机/用户发送安全中心提醒”等不同干预动作。

同时,算法也会实时监测司机驾驶时长,司机连续驾驶4小时后,每小时给司机发送一次疲劳驾驶弹窗提醒,直至司机休息。货拉拉平台数据显示,AI全面应用后,危险品运输和违规载人的日均风险单量下降了30%,日均强制取消违规订单超千单,超限识别平均准确率超80%。在司机安全教育上,近一年,平台累计推送安全课程43节,超1700万人次完成学习,同时通过新就业形态劳动者职业伤害保险为司机提供兜底保障,试点以来累计投入1.75亿元,保障8.9亿单。

“AI可以在第一时间快速、准确地处理海量数据,通过算法模型精准识别出危险品运输等违规行为,使得对货运安全的管控,从事后走向事前和事中,从被动走向主动,从降低影响走向预防发生。我们希望司机可以安全挣钱,用户也可以安心下单。”货拉拉安全运营负责人李振营表示。

人机协同判责,公正效率“两手抓”

9月,货拉拉公开行为分取消判责原则时提到,平台是以“判责必须充分取证,证据不足一律无责”为原则,通过人机结合的方式科学判责。那么机器是如何判责的?机器判责是否真的能保证公平?本次货拉拉的算法公开围绕AI判责进行了专门的解读。

据货拉拉运营副总监靳威介绍,订单取消后,平台AI判责算法会自动获取订单基本信息、订单行驶轨迹等各类数据,并提取其中的货物状态描述、订单备注等关键信息,结合平台规则进行分析,初步判定责任归属,在这个过程当中,算法可高效、全面收集相关数据,客观公正地做出分析。

以危险品运输、货厢载人这些违规场景为例,司机取消订单后,AI判责系统一般会根据平台规则直接判定为司机无责取消。目前,货拉拉平台的人机结合判责的时效由过往的72小时缩短至48小时,AI判责全面应用后,平台司机申诉率也下降了近30%。

“对于规则清晰、场景简单的订单,AI能够比人工更快做出决策,司机可更快知晓订单的判责结果,减少不必要的担忧,而在复杂场景中,AI能为人工提供关键信息,辅助人工判责。但是平台也不会百分百依赖AI,如果司机对结果有异议,可在48小时内提交申诉。针对复杂订单场景或司机提交申诉后的订单,平台会通过人工进行二次复核,以保证判责结果的准确性。”靳威表示。

靳威指出,当前AI应用仅是货运智能化探索的起点。未来平台将持续优化算法,倾听司机反馈,希望让每一位货运从业者都能在更安全、更公平的环境中,共享智能化带来的切实福祉。

— 证券市场周刊 行业观察 —

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