在快速发展的电商市场中，安全、效率和用户体验是商家和平台共同面临的挑战。百度电商 “优选” 品牌在此背景下，利用大模型技术，成功优化了其风控审核流程，向全机审、即时反馈、高可解释性的目标迈进。

传统的风控审核方式依赖人工审核和简单的规则引擎，这一模式在电商快速增长的情况下，显得力不从心。商家提交信息后往往需要等待2至4小时，有时甚至长达一天，导致了商家的不满与申诉率上升。同时，审核过程中的模糊反馈使得商家难以理解拒审的原因。

为了应对这些问题，百度电商技术团队提出了基于 “大模型 + 规则 + 知识库” 的新型机审方案。该方案整合了多模态大模型技术，使其能够在复杂场景下进行更精确的判断。具体而言，新的审核流程通过三个步骤实现了高效且明确的审核标准:

1. 风险梳理与标准优化:团队整合了700多个风险点，形成24组核心风险标准，覆盖了95% 以上的线上违规问题。

2.多模态数据理解:新系统能够同时处理文本、图像和结构化数据，使用大语言模型和图像识别技术，准确识别商品信息及其合规性。

3.精准反馈与可解释性:审核结果不仅仅是通过或拒绝，还包含详细的拒审理由和整改建议，帮助商家迅速了解问题所在，进行改正。

通过这一系列的技术创新，百度电商的审核流程不再是单一的规则判断，而是通过多种信息来源综合分析，确保审核的准确性和高效性。这不仅提高了商家的满意度，也极大地降低了用户因虚假信息而受到的损失，形成了一个良性的循环。

百度电商的这一变革标志着 AI 技术在电商领域的深入应用，为其他电商平台提供了可借鉴的经验。