我們試著給滴滴順風車設計了一套防風險策略

09-06

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本文作者張成翼，三節課內容運營
趙鍵，三節課策略產品經理課程負責人

又有一位女孩在滴滴遇害了，又是順風車。

8月24日，趙某乘坐滴滴順風車，從虹橋鎮前往永嘉。14:10，趙某向朋友發送消息「司機開的山路沒有一輛車，好怕怕。」並在5分鐘後向另一朋友發出「救命」、「搶救」的求救信息。

15:42，朋友多次聯繫趙某未果之後，開始向滴滴平台（4000000999）撥打電話。其後又曾15：42、16:00、16:13、16:28、16:30、16：36、16:42七次聯繫滴滴，未果。

16:00左右，考慮到事情緊急，趙某朋友X某於永嘉上塘派出所報案，期間警方通過X某手機在表明警察身份的情況下，與滴滴平台溝通要求獲得司機具體信息（電話、車牌等），但無果。直到一個半小時後，17:35分，趙某的母親向樂清派出所報案，然後滴滴方面才向樂清警方提供了必要的信息。

17:42分，滴滴客服稱已聯繫到司機（嫌疑人），並稱，乘客並沒有坐上車。

8月25日凌晨4時，警方抓獲犯罪嫌疑人鍾某。同一日，滴滴發佈道歉公告，稱「有不可推卸的責任」

8月26日，滴滴發布自查公告，稱「27日起全國下線順風車業務，並開除順風車業務部總經理黃潔莉，客服副總裁黃金紅。」

案件本身並不複雜，案件的處理也沒有出現紕漏，整個過程中最大的問題在於，滴滴作為一家日交易單數上千萬，肩負著相當一部分公共出行需求的企業，它的表現和作為在外界看起來實在太差——

在「空姐遇害案」之後，滴滴並沒有真正提出切實可行的解決方案，它甚至重新上線了明確提出要徹底封禁的乘客頭像。
在案件處理過程中，滴滴客服系統的低效和推諉，滴滴的風險防範機制的疏漏，實在是觸目驚心，很難想像這是一家估值5000億的互聯網企業應該有的表現。
滴滴在整個過程中，是有可能預防事故的發生，最起碼是能夠部分降低悲劇發生可能性的，但遺憾的是，整個過程中，大家看到的不合理和紕漏太多。比如說，那個殺害了女孩的司機，前一天剛剛被另一位乘客投訴過，但滴滴官方卻未有任何處理。

於是，輿論嘩然。

誠然，「網約車」作為一種新興的業務，也一定程度上客觀存在著其監管和運營上的難點，如果我們要回過頭去看，「黑車司機搶劫謀殺事件」其實在過去也一直存在著，且始終都是監管上難以覆蓋到的盲區。

只是，作為滴滴，既然已經在事實上成為了一家全國性的企業，每天要面對全國幾千萬甚至上億人的公共出行的需求，其在事實上就必須要擔負起巨大的社會責任，並且，「順風車」作為一個「社會閑置資源價值最大化」理念下的產物，我們也不能一巴掌打死，全盤否定其存在的價值。

從這個角度來說，「滴滴順風車」的關停，可能並非是最佳結局。

所以，假使滴滴順風車不是關停，我們是否有可能通過產品設計和運營策略上的調整，有一些更優的機制和方案可以來最大程度規避其「乘客安全風險」的問題？至少，讓本文前面提到的幾個問題不再存在。

從三節課官方本身的立場來講，身為一所「互聯網人的在線大學」，我們也總是更願意從指導業務實踐，如何才能更好解決具體問題的角度來進行思考，而非一味站在高處來進行指責和質疑。

因此，我們在三節課內部進行了一些思考和討論，然後，我們結合內部討論成果與三節課的策略產品經理課程中提到的產品策略設計工作方法，試著為滴滴設計了一套「司乘風險防範機制」方案框架，就我們所了解到的信息，我們覺得這套機制或許會有助於改善滴滴在本次事件中暴露的一系列問題。

需要特別說明幾點——

我們所設計的這套方案框架，僅基於我們當前對於滴滴產品結構、順風車業務形態以及技術水平的理解來完成。在整個討論思考過程中，我們始終在儘力保證這套防範機制的合理性和可實現性，但即便如此，由於並未身在滴滴公司內部，有很多信息和困難仍然是無從得知的，以及，如果考慮到滴滴擁有數十億條的出行數據積累，也完全有可能存在比這一方案更優的方案。
參與本方案討論的三節課同學，多為工作經驗不足5年的產品或運營同學，包括筆者本人，其實也僅是一名1年經驗的內容運營。所以，我們整個方案的設計和思考一定存在諸多缺陷和局限，還請大家能夠針對我們思考的不足不吝賜教和拍磚。
我們認為，對於「順風車」的安全風險，很可能是無法完美解決的——就如同你無法保證婚戀交友網站上不會出現酒托婚托一樣，但，站在產品設計和策略的角度，我們應該做的是想辦法在現有的技術和工具下，儘可能降低事故的概率，提高作案的成本，讓事故發生的可能性儘可能減小，這也是我們的方案設計的基本出發點。
我們仍然要強調，我們認為，關閉順風車其實並未真正解決問題。關停，只是把問題以某種方式暫時掩蓋住了，不代表大家就沒有使用順風車的需求了，也不代表在未來某一天，它不會以別的形式出現。因此，對於滴滴，也包括對於身處其中你我而言，坦誠的接受不幸的發生，認真思考一個真正在現實世界可行的方案才是更加重要的事情，這也是唯一一種可以讓世界變得更好的方式。

下面，我們正經來分享下我們所設計的這一套「司乘風險防範機制」。

要解決問題，必須先清楚定位問題的本質。

在我們看來，滴滴本次事件前後表現出的問題有很多，包括客服的滯後，對於違規處理的判罰過於低效，以及對於警察的響應速度過慢等等。但回溯起來，問題的真正關鍵在於，滴滴在整個業務中，並沒有完整的對於司乘之間可能會發生的安全風險進行預防、監測與應急處理的方案。

因此，我們認為，如果要把風險再次發生的概率降到最低，關鍵就在於設計出一套有效的，動態的、評估風險的系統。這套系統，可以實時支持大量業務的自動化處理，風控系統將承擔打車前、打車過程中和打車結束後的風控評估、處理及預警的角色，極大地解放人工處理的瓶頸與效率，並且結合一些產品功能的設計，降低風險出現的可能性。

而在「順風車」這樣的業務中，業務運轉的核心單元其實是「訂單」，無論風險的產生還是交易完成，都是基於「訂單」來完成的。

因此，我們或許可以參考金融系統的方法，為滴滴順風車業務的全部訂單都設定一個動態「安全係數」，並依照安全係數的變化去判斷每一單當下存在的風險程度。

當有「安全係數」之後，我們就可以依靠整個安全係數去設計一整套相應的應對方案。

舉例來說，我們假設安全係數的滿分是100分，80分是及格線。

當分數在80分以上時，就可以認為這一單是安全的；

當分數低於80分時，判定可能存在風險，但並不緊急，軟體自動推送消息提醒乘客或司機關注；

而當分數低於70分時，判定可能風險較為明顯，或許我們就可以給司機或乘客做出風險提示，相應訂單在滴滴客服團隊處的處理優先順序會得到提升。同時，客服將有許可權調取乘客與司機一些個人信息和數據，進行判斷。

當分數低於60分，或出現「緊急求助」事件時，安全係數降為0，該訂單升級為最高優先順序事件處理。這時，可能就需要滴滴對警方做出提醒，可能有風險出現，並且，滴滴需要人工主動關注情況。而且，客服的數據調取許可權可能將進一步提高，以備配合有關部門調查。

當然，如上只是舉個例子，實際在滴滴內部，不同風險級別的訂單，可能涉及到的許可權和處理流程等，也許還會複雜得多。但無論如何，原理和原則大體應該是這樣的。

有了係數，接下來就需要去定義到底哪些因素會影響這個係數的變化。

直觀來看，可以想到的一些顯性因素包括：單個用戶個體的安全係數（或稱可信任程度），司乘雙方匹配的安全係數、行程實際路線與最優路線或目的地之間的偏離程度，等等。

我們也許可以分別針對以上幾個數值進行監測，並賦予每個數值不同的權重，這樣，我們就可以做到：每個訂單的風險係數是動態變化的，且能夠最接近真實的反應出該訂單的風險狀況和風險等級。

我們不妨對上述提到的幾個影響風險係數變化的因素再做些解釋。

單個用戶個體的安全係數

我們猜想，這一部分數值也許與司機、乘客個人的基礎信息和過往所獲評分、評價相關。

比如說，對於司機，可能的參考標準有——

基本的個人信息，如性別，年齡，籍貫等；（並無地域歧視的意思，但在某些地區，籍貫、年齡等可能會是預設一個人風險係數高低的參照因素之一）
是否有違規行為受到過投訴，這裡最極端來看，或可採取紅線制度，一旦有違規行為出現，則立刻採取封號或暫停派單的處理；
乘客的綜合評分；乘客對於司機的所有歷史評分，都會成為對於司機的評分標準；
總接單數，接單數越高，評分就越高；
單一手機號碼使用的時長；
社會信譽，諸如芝麻信用，社會徵信體系，都有可能成為重要的參考標準。

同樣，對於乘客也要有相應的評判標準，乘客的信譽程度也會很大程度影響到整個「安全係數」的判斷。這裡，我們可以參考的標準有——

基本的個人信息，同上；
乘車次數（總交易金額），次數越多，說明ta更信任滴滴，也側面說明ta的判斷更有價值；
司機評分及投訴記錄，同樣，司機對乘客的評分，也會成為乘客行為的評估；
手機設備

司乘雙方訂單匹配的安全係數

當我們有了對於司機和乘客的評分之後，就需要設定一些規則對於司機和乘客進行匹配。基本思路應該是這樣的——

首先，對於司機和乘客的分數分別給定不同的權重，並且將雙方評分進行加權平均，得出對於這一單的基本安全係數值。

依照我們的判斷，可能需要司機端的權重比較高，這意味著，司機的評分高度將會更大程度影響的成單可能性。也就是說，評分更高司機，就更有可能成單，相反，評分更低的司機，成單可能性也更低。

其次，對於一些特殊情況我們要設定不同的分析係數。

最典型的代表就是，當男司機和女乘客，或者反過來，男乘客和女司機匹配的時候，就需要調低「安全係數」值；

最後，得出一個綜合判定的「安全係數」值，並要求，凡是低於某個安全係數的時候，一律不允許成單。

以上這些措施都是確保，當某個單達成的時候，基本是安全的。但是這還只是預防措施，當行車過程中，也有可能出現風險，這可能就需要在行程中動態分析了。

訂單完成過程中對於安全係數的動態調整

在前往目的地過程中，所有異常的情況，都應該納入考慮，動態的調整安全係數。

這裡的基本思路是搭建一個數據監控體系，監測道路中發生的可能的異常情況，遇到問題就及時上報。

比如說，可能的情況有幾條——

觀察車輛的行駛路線與滴滴系統推薦的路線是否有大幅度的偏離，一旦有偏離，就立刻關注相關情況，並對司機和乘客進行提醒，並降低安全係數；
觀察車輛的是否在無擁堵的情況下長時間在某地停留，如果超過某個時間，這個情況也會成為可能的風險點上報提醒，並降低安全係數；
乘客或者司機點擊「緊急求助」按鈕，安全係數降為0，升級為最高優先順序事件處理；

到達目的地

到達目的地之後，也需要獲得顧客對於這一單的評價。對於過程中，出現的問題也需要追蹤，比如說，如果出現70分及以下單，可能就需要人工電話關注有關的情況，判斷如何處理。

以上，可能就是整個滴滴的司乘風險防範系統的基本設計框架。

由於篇幅、信息量與思考深度所限，我們只能給出一個基本框架，無法深度結合滴滴順風車的很多業務實際情況和數據來進行推演。

但如前所述，這套方案的核心思想，其實借鑒了策略產品經理工作的一些核心方法，以及目前許多金融系統對於風險的防範和處理方案，其中許多細節在現在的金融相關企業及互聯網金融公司都已經實現了。所以從技術和可實現性上講，我們認為作為一家國內一流的互聯網公司，滴滴是完全有可能做到的，甚至我相信，滴滴可以做的更好。

然而，我們想說，對於滴滴來說，策略終究只是工具，工具是為了解決問題而存在，而用工具解決怎樣的問題、如何解決問題是由拿工具的人決定的。

1954年，管理學大師，彼得·德魯克先生在他的管理學奠基之作《管理的實踐》說過這樣一句話：「企業是社會的器官，企業的行動對於社會也會產生決定性的影響。當管理者由於他所具備的特殊能力而擁有了職權時，就應該負起相應的社會責任。」

對於滴滴來說，就是如此。當作為一家商業組織的滴滴，面向的是全國幾千萬甚至上億人的公共出行的需求，它就已經具有一種「特殊能力」，並獲得了某種「職權」。也因此，用一個相對合理的成本，換取整個社會的安全係數的提高，是他義不容辭的社會責任。

而無論對於在互聯網行業做產品還是做運營的所有人來說，我們工作的最大意義，不正是在於那種「我們在運用著自己力所能及的一些方法和工具，一點點在讓這個世界變得更加完整和美好」的可能性嗎？

誠願滴滴無論在公眾回應還是產品策略設計上，都可以做得更認真、更誠懇、更及時、更好。

也再一次認真說，針對本文思考上的不足和偏頗之處，還請大家，尤其是滴滴官方的同學可以不吝指正。（完）