2017年，我國國民最終消費支出對GDP貢獻率為58.8%，已成為經(jīng)濟增長(cháng)的第一拉動(dòng)力。在這樣的大背景下，我們都希望自己能通過(guò)快樂(lè )又不失度的“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”，提升生活品質(zhì)。

然而，如果還是“不幸”遭遇糾紛，我們的維權工具有沒(méi)有“進(jìn)化”呢？
   

2017年上海開(kāi)放數據創(chuàng )新應用大賽優(yōu)秀獎團隊———“數決科技數說(shuō)故事”的隊長(cháng)、上海對外經(jīng)貿大學(xué)工商管理學(xué)院陳瑤副教授告訴解放日報·上觀(guān)記者，如今日臻完善的大數據和人工智能算法，可助消費維權一臂之力。

消費已經(jīng)升級，維權的升級還在路上
   

解放日報·上觀(guān)：通過(guò)對這些歷史數據的整理和挖掘，有哪些發(fā)現讓你印象深刻？如今，消費升級和消費便利度的提升已被很多市民切身體會(huì )到，我們的消費維權有沒(méi)有實(shí)現相應的“升級”？
   

陳瑤：通過(guò)對歷史數據的部分梳理，還是能看到現有維權數據處理過(guò)程中的一些不足。

比如，現有業(yè)務(wù)數據主要由人工輸入及選擇，原始數據不夠準確的情況仍然存在。又如，現有的舉報投訴管理系統的行業(yè)分類(lèi)目錄尚未跟上時(shí)代發(fā)展的腳步，需要整理更新。尤其是一些以前沒(méi)有的行業(yè)分類(lèi)，比如因互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的新服務(wù)行業(yè)門(mén)類(lèi)，應及時(shí)在系統中賦予其合宜的位置。否則，一旦糾紛發(fā)生，數據會(huì )被并入到一些不夠精準的門(mén)類(lèi)，無(wú)助于監管工作的精準化。
   

從短期來(lái)看，可改進(jìn)的工作空間主要可以集中在：

第一，對過(guò)往積累下來(lái)的投訴舉報數據和文本進(jìn)行清洗、分類(lèi)和深入挖掘，引入更科學(xué)有效的分類(lèi)方法和工具，便于發(fā)現問(wèn)題、研判趨勢、預警預防；

第二，通過(guò)文本處理和機器學(xué)習的方法，對投訴舉報進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，查找內容相似的歷史案件進(jìn)行推送，提高工作的準確度和效率；

第三，充分利用實(shí)時(shí)、海量的互聯(lián)網(wǎng)大數據，捕捉消費動(dòng)態(tài)和問(wèn)題，為市民提示消費預警，為市場(chǎng)監管執法和消費政策制定者提供參考。
   

從中長(cháng)期來(lái)看，我們可以探討上海工商舉報投訴系統未來(lái)的智能化努力方向，最終形成大數據中心、上海消費維權大數據智能管理平臺等智能決策與管理工具。在大數據中心的支持下，與人工智能與機器學(xué)習結合，輔助工作效率提升的功能拓展內容可以包括投訴處理工作智能輔助和管理工作智能輔助兩大方面。

這些重點(diǎn)行業(yè)可能體現維權工作新重點(diǎn)
   

解放日報·上觀(guān)：從消費者一端來(lái)看，伴隨著(zhù)當下的消費升級，如今的消費侵權和維權有哪些新特點(diǎn)？

陳瑤：2017年全國消費投訴總量較2016年增長(cháng)超過(guò)40%，兩大類(lèi)投訴中商品類(lèi)所占比例高、服務(wù)類(lèi)增速快。這個(gè)特點(diǎn)在上海亦有鮮明體現。基于重新設計更新的新行業(yè)分類(lèi)，我們對所有案例進(jìn)行了重新劃分，得到了一些新的數據分析結果。

比如，以服務(wù)類(lèi)投訴為例，2016年1月至2017年6月，上海服務(wù)類(lèi)投訴占整體投訴的比例達36.85%。服務(wù)行業(yè)投訴主要集中在五大服務(wù)行業(yè)，分別是文化、娛樂(lè )、體育服務(wù)行業(yè)（21.07%），互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)服務(wù)行業(yè)（18.81%），美容、美發(fā)、洗浴服務(wù)行業(yè)（11.35%），餐飲和住宿服務(wù)行業(yè)（10.65%）和教育、培訓服務(wù)行業(yè)（7.89%）。
   

這5類(lèi)服務(wù)投訴總共占到了所有25類(lèi)服務(wù)投訴的將近70%。其余服務(wù)行業(yè)投訴則全都低于5%：交通運輸服務(wù)行業(yè)（2.67%）、旅游服務(wù)行業(yè)（1.53%）、電信服務(wù)行業(yè)（1.49%）、房屋裝修服務(wù)行業(yè)（0.71%）和公共事業(yè)服務(wù)行業(yè)（0.03%）。從投訴消費金額看，中介、互聯(lián)網(wǎng)、文體娛、教育培訓行業(yè)的消費總額較高。

通過(guò)對文體娛服務(wù)行業(yè)所有投訴文本的分析，可得出的十大熱詞為退款、健身、健身卡、會(huì )員卡、關(guān)門(mén)、健身房、余額、游泳、課程和某健身企業(yè)名稱(chēng)。

可見(jiàn)該行業(yè)消費投訴的最核心問(wèn)題在于健身服務(wù)預付卡。類(lèi)似的會(huì )員卡問(wèn)題也突出體現在美容美發(fā)行業(yè)。健身和美容美發(fā)行業(yè)發(fā)生了近6000起會(huì )員預付卡類(lèi)投訴，平均消費金額約5000元。   

互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)服務(wù)行業(yè)的投訴問(wèn)題，主要集中在旅游網(wǎng)站、O2O平臺、網(wǎng)絡(luò )游戲、寬帶等相關(guān)服務(wù)。投訴文本中的十大熱詞為客服、游戲、賬號、充值、退款、訂單、玩家、某旅游網(wǎng)站、酒店和某網(wǎng)絡(luò )游戲名稱(chēng)。從“客服”這個(gè)高頻詞可以看出，該行業(yè)中很多投訴其實(shí)已經(jīng)與相關(guān)產(chǎn)品、應用的客服事先交流過(guò)，因商家沒(méi)有第一時(shí)間解決而產(chǎn)生工商投訴。
   

解放日報·上觀(guān)：互聯(lián)網(wǎng)信息及應用服務(wù)，是近年來(lái)出現新興服務(wù)類(lèi)別較多的一個(gè)領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò )購物、O2O網(wǎng)絡(luò )平臺、旅游網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò )訂車(chē)服務(wù)等新興服務(wù)，都屬于這個(gè)領(lǐng)域。
   

陳瑤：沒(méi)錯。網(wǎng)絡(luò )購物投訴中，問(wèn)題集中出現在網(wǎng)絡(luò )購物平臺充值、會(huì )員權益、促銷(xiāo)、跨境網(wǎng)購中的轉運物流等方面。隨著(zhù)現在網(wǎng)上購物越來(lái)越便利，無(wú)論是國外還是國內各種商品都能買(mǎi)到，其中產(chǎn)生的消費糾紛也逐漸增多。當雙方無(wú)法自行解決問(wèn)題時(shí)，消費者很可能會(huì )選擇像第三方機構比如工商、消保委等投訴反映、尋求幫助。
   

解放日報·上觀(guān)：在近階段的消費升級中，教育、培訓服務(wù)是很多家庭可支配收入的一個(gè)重要流向。這個(gè)領(lǐng)域的投訴有何特點(diǎn)？
   

陳瑤：教育、培訓服務(wù)中對初、中、高等專(zhuān)業(yè)教育服務(wù)的投訴很少，絕大多數被投訴的是培訓類(lèi)服務(wù)。一些知名的英語(yǔ)培訓、早教機構投訴量較大，平均消費額超過(guò)11000元，問(wèn)題以不能履行合約為主。培訓類(lèi)涉及的市場(chǎng)主體多而雜，培訓質(zhì)量的考核標準衡量不夠統一、不夠有說(shuō)服力，都可能產(chǎn)生糾紛。
   

上海作為教育比較先進(jìn)的地區，幼兒普遍會(huì )接受一些早教服務(wù)，成人也會(huì )接受英語(yǔ)等技能培訓。通過(guò)數據分析可以發(fā)現，這方面的服務(wù)比較豐富、復雜，消費金額大，引起的糾紛量呈上升態(tài)勢，需要主管部門(mén)引起重視。

大數據平臺的價(jià)值核心：不是展示，而是提升決策效率
   

解放日報·上觀(guān)：如今，通過(guò)大數據工具應用輔助城市管理，得到不少行政管理部門(mén)的共識與重視。你們的團隊在這方面有過(guò)不少研發(fā)經(jīng)歷。在“通過(guò)大數據技術(shù)，實(shí)現更好的公共管理”方面，有沒(méi)有什么觀(guān)察和思考可以分享給大家？
   

陳瑤：當這些數據被展示出來(lái)以后，工作人員能否通過(guò)它們發(fā)現管理、決策上的深度問(wèn)題？這方面的探索總體來(lái)說(shuō)還剛剛起步。
   

以這次的項目為例，從表面上來(lái)看，它的主要成果是類(lèi)似“大數據應用平臺”這樣的產(chǎn)物，但這個(gè)平臺的核心價(jià)值是決策模型。換言之，文本數據可視化不只是為了數據展示，為了了解現狀，還需要幫助決策者發(fā)現問(wèn)題，找到進(jìn)一步提升管理、決策效率的辦法。

比如，隨著(zhù)投訴量不斷上升，在行政資源不足的情況下，如何優(yōu)化相關(guān)管理部門(mén)的人力資源配置與調度？數據整合分析以后，一方面，可以甄別出不同問(wèn)題的優(yōu)先級；另一方面，也可以為該部門(mén)運營(yíng)流程和管理資源分配的優(yōu)化提供決策參考。
   

從目前的探索來(lái)看，多數據源的跨部門(mén)、跨地域融合，會(huì )是進(jìn)一步改進(jìn)相關(guān)工作的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節。我們在分析預付卡導致的消費維權案例時(shí)發(fā)現，被投訴的企業(yè)法人有時(shí)跨地域多公司經(jīng)營(yíng)，甚至已經(jīng)在外地被媒體曝光。如果沒(méi)有多渠道的大數據融合，行政管理部門(mén)可以看到的數據不充分、不及時(shí)，就極可能只捕捉到問(wèn)題的一小部分，無(wú)法對問(wèn)題的成因和性質(zhì)形成完整的判斷與跟蹤。