有行業數據顯示，2017 年中國網購人數超過 4 億，電子商務交易額超過 20 萬億，移動支付額超過 7 億美元。如淘寶、京東、拼多多、唯品會等各種垂直領域的電商平臺成為了人們主要的購物渠道。但當前電商平臺中的商家也魚龍混雜，無論買家還是品牌方，假貨痛點頗為明顯。
Odaily星球日報日前接觸到的電商打假平臺 simplyBrand.io 則嘗試推出一個結合區塊鏈、人工智能模型、眾包的打假平臺。
具體來說，simplybrand 利用爬蟲的方式收集國內外電商平臺上店家的公開數據（如圖片、價格、發貨地、賣家、商品描述、色號規格等信息），再利用訓練好的人工智能及機器學習模型進行假貨的篩選。識別出假貨後，simplyBrand.io 生成假貨數據庫，進行上鍊存儲，無論是用戶還是品牌方均可查閱假貨黑名單。
當前，simplyBrand.io 計劃推出三個產品：
在線眾包平臺：考慮到人工智能的模型無法達成100%的準確率，為了提高人工智能判斷的準確性，simplybrand在產品中設計了眾包機制。由各個參與者（可能是各個品牌的粉絲和普通用戶）為人工智能對假貨作出的判斷進行標識（可以想象一下谷歌猜歌小程序），參與者將得到一定 token 激勵。
假貨影響力指標系統：該系統主要面向B端客戶（各個品牌方），用戶可以通過該平臺評估各品牌因假貨而損失的營業額，滿足其在商品打假過程中的數據分析等需求。
假貨識別平臺：該平臺主要針對 C 端用戶，用戶可以在該平臺中通過商品的 URL 對其想要購買的商品進行假貨識別。結合AI、眾包平臺識別基礎，將會為該商品的真假屬性做出判定。
據估計，2017年電商假貨銷售對品牌方們造成的損失已經達到 3230 億美元。目前，simplyBrand.io 想先從品牌方需求切入，收割一波品牌方客戶。
“對於品牌方來說，他們急需一個解決方案為他們找到市面上正在銷售的假貨，並且提供相應的後續服務。”據 simplyBrand.io 創始人 Kaufman 介紹，除了提供電商假貨抓取、判別及分析服務外，simplyBrand.io 還計劃在平臺中接入相應的律所等機構，為品牌方提供第三方的執法維權服務。未來品牌方在 simplyBrand.io 中使用的假貨數據抓取以及第三方服務的費用，均將通過 token 進行支付。
simplyBrand 曾專注於數據抓取及分析領域，為品牌方提供數據分析及洞察服務，品牌方客戶資源豐富。華碩就是其服務的品牌方用戶之一。
品牌方則是 simplyBrand.io 的 C 端獲客窗口。“品牌方來了，粉絲也會跟著一起過來。”Kaufman 介紹，與品牌方合作後，雙方會以限量產品、品牌優惠折扣券等激勵方式激勵 C 端粉絲用戶參與到其眾包平臺中來。
“使用假貨識別平臺的用戶大多會考慮想要以最低的價格購買到最真的產品，所以我們還考慮在假貨識別平臺中接入廣告等服務，為品牌方提供廣告窗口，抓住猶豫是否購買正品的用戶。”
simplyBrand.io 方面稱，AI 打假的商業模式看似簡單，但需要有很成熟的數據技術支持，目前其用於識別假貨的 AI 模型已經積累了大量的樣本數據及長時間的算法學習，並且針對不同種類的商品訓練了不同的 AI 模型。
“對於電商場景來說，假貨的更新上架、下架速度非常快。這對數據的抓取來說有很大的考驗。”Kaufman 稱，在與華碩的合作中，simplyBrand.io 已經實現平臺就已經達到了以小時為單位更新的數據抓取服務。
團隊方面，simplyBrand.io 創始人 Kaufman Chang 畢業於芝加哥大學布斯商學院，在雲計算軟件、大數據安全軟件和生物技術等領域均有創業經歷，此前還曾在 Trend Micro 任職，利用雲計算技術幫助企業解決數字安全問題。聯合創始人 Ronnie Ng 畢業於芝加哥大學布斯商學院，有 15 年的創業經驗，長期於亞洲各個國家發展業務。技術總監 Frank Shi 有 10 年多數據處理相關工作經驗，在人工智能方面經驗豐富的經驗，曾就職於 CIC，任職期間建立了分佈式數據收集系統。
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