1. 范围

本标准规定了AI渠道监测服务的术语定义、服务要求、技术规范、管理要求、安全与合规框架及服务质量评价方法，适用于线上线下渠道（包括但不限于实体门店、电商平台、直播平台、社交媒体等）的智能化监测服务。通过AI智能化手段辅助企业与监管机构，高效洞察渠道运营状况，发现潜在问题并推动持续改进。

2. 规范性引用文件

· GB/T 35273-2020 《个人信息安全规范》

· ISO/IEC 27001:2022 《信息安全管理体系》

· NIST SP 800-53 Rev.5 《联邦信息系统安全与隐私控制标准》

· 《中华人民共和国广告法》《电子商务法》（相关合规条款）

· 《中华人民共和国数据安全法》

3. 术语和定义

3.1 关键术语

· AI渠道监测：利用人工智能技术对线上线下的渠道服务行为、合规性、运营效率、硬件环境、商品陈列等进行自动化数据采集、审核分析与优化提升的过程。

· 多模态数据：包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等非结构化与结构化数据的融合分析。

· 实时监测：数据采集与审核分析延迟不超过5秒的监测能力。

· 边缘计算：在靠近数据源的设备（如摄像头、语音智慧工牌、终端服务器）完成本地化数据处理的技术。

4. 服务要求

4.1 服务对象

· 企业客户：需监测其渠道服务质量、合规风险、运营效率、环境设施及陈列布置规范的公司或平台。根据企业规模、行业特性、业务需求等提供定制化监测解决方案，助力企业优化渠道运营、提升竞争力。

· 监管机构：辅助政府单位或行业协会实现穿透式监管（如消费者权益保护监测、虚假广告监测）。根据监管政策与要求，精准定位监测重点，确保监管的全面性与有效性。

4.2 覆盖渠道类型

4.3 核心监测指标

5. 技术要求

5.1 数据采集层

· 合法性：

o 线上数据采集需遵循平台规则（如爬虫协议），线下数据需通过隐私协议授权。

o 敏感数据（如人脸、身份证号）需进行脱敏处理，防止数据泄露风险。

· 技术手段：

o 线下：水印照片、智能语音设备、智能摄像头（支持RTSP流传输）。

o 线上：埋点技术（JavaScript/SDK）、API接口、网络爬虫（需符合robots.txt）。

5.2 数据处理层

· 实时处理：采用流式计算框架（如Apache Flink）实现毫秒级响应。

· 数据治理：

o 数据清洗：去除噪声数据（如异常点击、异常数据、重复记录、文字逻辑问题），建立噪声数据特征库并持续更新。

o 数据标注：建立行业统一的标签体系（如《服务行为分类词典》、《服务行为问题词典》）。

5.3 AI模型层

· 核心技术：

o CV：服务人员动作识别（如未佩戴工牌、违规打手机/吸烟）、场景合规性分析（如商品陈列、营销物料摆放、广告物料摆放）。不断优化模型对复杂场景、微小动作的识别能力。

o NLP：话术合规检测（如禁用语识别、规范用语识别）、情感分析（用户评论）、意图识别（客服工单分类）。

o ML：异常检测（如虚假订单、流量作弊）、预测模型（转化率、客诉风险）。

· 模型要求：

o 准确性：监测结果需通过人工复核验证，置信度≥95%。

o 可解释性：重大考核管理及高风险决策需提供可视化证据链（如问题图片、标注语音/视频片段+规则匹配逻辑）。

5.4 系统架构

mermaid

graph TD

A[数据源] --> B(数据采集层)

B --> C(数据处理层)

C --> D(模型训练与推理层)

D --> E(业务应用层)

E --> F(可视化与告警)

F --> G[人工复核与反馈]

G -->|修正指令| D

6. 管理要求

6.1 团队能力

· 技术团队：

o 至少配备3名AI算法工程师（熟悉CV/NLP/ML）、2名数据工程师（ETL/流式计算）。

· 业务团队：

o 行业专家（如政务、银行、加油站、彩票、零售、电商运营）负责需求转化与规则制定。

· 合规团队：

o 法律顾问定期审核监测规则合法性。

6.2 服务流程

1. 需求分析：与企业签订服务合同，明确监测范围与服务流程。

2. 系统部署：安装硬件设备、配置数据采集与模型训练环境。

3. 模型训练：基于企业数据定制模型，完成测试与调优。

4. 上线运行：实时监测与定期报告输出。

5. 持续迭代：每季度更新模型并优化规则库。

7. 安全与合规

7.1 数据安全

· 存储安全：敏感数据加密存储（AES-256），访问权限分级管理（RBAC）。

· 传输安全：数据传输采用TLS/SSL加密协议。

7.2 合规要求

· 算法公平性：避免因种族、性别等特征导致歧视性判定。

· 法律合规性：监测规则需符合《广告法》《个人信息保护法》等法规。

8. 服务质量评价

8.1 评价指标

8.2 认证机制

· 企业认证：通过ISO 27001信息安全管理体系认证。

· 模型认证：定期通过第三方机构（如中国电子技术标准化研究院）进行算法公平性测试。

9. 附录

9.1 分级分类指南

9.2 实施案例

· 案例1：某连锁零售企业

o AI应用：通过摄像头监测门店服务人员礼仪合规性，整改率提升80%。

· 案例2：某直播平台

o AI应用：实时拦截虚假促销话术，平台投诉量下降75%。

10. 编制说明

本标准由优加渠道监测咨询公司牵头起草，旨在推动AI渠道监测服务的规范化发展，企业可根据自身需求选择部分条款实施，但应确保实施过程符合相关法规与行业准则。