Ozon推出自研ML审核系统，商品上架提速10倍
Ozon开发了基于机器学习的自有商品卡片审核系统。该系统自动检查新上架商品，将单张卡片的处理时间缩短至原来的十分之一。因此，卖家能够以最快的速度在平台上架商品——自动化审核的平均耗时仅为三分钟。
系统会在上传商品卡片时自动进行检查，并分析描述和图片中潜在的违规问题。一旦发现违规，该商品将不允许上架至电商平台，或转交人工审核。新的内容审核系统采用机器学习（ML）方法：算法基于Ozon平台积累的内容审核员决策数据和此前已发现违规的封禁商品卡片进行训练。
借助这项新技术，Ozon将商品卡片的平均审核时间缩短至不到三分钟，比人工审核快10倍。该系统使人工审核团队能够将精力集中在需要人工介入的非标准情况上。
审核技术由Ozon Tech自有IT团队开发，并正逐步融入该市场平台业务流程。每天，卖家在该平台上发布超过一百万个新的商品名称，其中超过20%已通过自动化审核。如果未违反规则，算法将允许商品卡片上架；如果发现存在问题，则要求卖家进行修改。在复杂情况下，商品卡片可能会转入人工审核进行复核。未来，大多数商品卡片将通过机器学习（ML）实现自动化审核处理。
“Ozon严格把控平台上架商品的质量与合法性。对我们而言，既要坚决杜绝违规商品上架，又要尽可能快速、高效地将新品上线展示。为此，我们基于数百万条审核员决策数据训练了自有算法。该算法实现了从人工到自动化的卡片审核转型，大幅缩短了商品上架时间，并消除了人为因素。”——Ozon首席技术官安东·斯捷帕年科评论道。
除了对商品卡片进行预审外，Ozon的质量控制服务还利用机器学习模型对平台上已上架的商品进行事后审核。这为消费者提供了额外的保护。