随着平台经济迅速发展，新业态劳动者数量随之大幅增长。在数字技术的赋能下，平台经济的业务复杂性、影响力达到了前所未有的程度。但平台在创造就业机会、重构现代生活的同时，也引发了许多新的思考，如何让支撑网络平台运营的底层技术不背离公平性的初衷，是如今各大网络平台需要思考的问题。

在互联网货运行业深耕多年的快狗打车，多年来在制度建设、技术研发、标准制定、流程优化等多角度发力，特别是在技术研发当中大量投入，运用大数据分析、人工智能等科技手段维护劳动者公平竞争的工作环境。

“服务分”体系：让做的更好的人收获更多

快狗打车推出的服务分体系是基于公平、平等、公正的原则，通过科学评估方法对司机服务质量进行综合评价的系统。通过大数据分析和建模技术，客观地展示每个司机的服务质量情况。

在评选过程中，除完单量这一简单直接的标准之外，在线时长、用户好评、不挑单、秒致电、规范服务标准也是重要考量因素。评分采用百分制，系统结合司机满足用户侧需求情况与司机核心行为指标，规范司机服务质量及工作效率，建立健康的平台生态服务分管控体系。

在派单模式中，快狗打车会结合司机历史服务表现的脱敏数据，进行一系列算法分级。这一做法可在保证下单客户能够得到最快响应的同时，对服务表现层级更上游的司机进行派单的倾斜，这也会反应到司机的收入上，实现“让做的更好的人收获更多”。同时，由于新手司机处在业务熟练期，服务分通常较低，因此新司机入职后可享受平均15天左右的实习期，尽量降低新司机在派单策略中受服务时间的影响，力求让每个司机都能站在同一起跑线上。

自动化识别系统+算法决策反击作弊行为

货运场景复杂多变，在实际应用场景中，“人”是最不可控的因素，恶意下单、外挂、下假单等作弊行为在许多货运平台时有发生。为此，快狗打车运用大数据分析、人工智能等科技手段力推风控前置，最大程度为平台司机打造公平、公正的接单环境。

具体来看，技术团队通过数据埋点、用户与司机端自动填写等方式收集合规信息，并采用相关技术对数据进行清洗加工，整理为量化且可配置规则化的数据变量，进而做规则决策侧系统的配置与算法计算。

快狗打车采用自主研发的线上规则自动化识别系统+算法决策，对刷单薅券、恶意下单、群控外挂等作弊情况进行识别、拦截、并预警监控。线上自动化识别系统支持对不同风险场景、不同策略、不同规则等不同颗粒度的漏斗形式的可视化展示，可实现从风险角度到规则配置的整体流程设计和配置，支持自主设定风险变量（特征）定义和设置，可智能化实现规则配置的及时响应和迭代，支持规则在不同时间段不同场景、不同命中结果、不同处置动作的交叉情况查询。结合前端数据，算法根据用户、司机不同场景下的风险行为做规则式逻辑判断，可直接识别司机是否作弊，并直接转入实锤作弊处置流程和疑似情况复查流程。同时，技术团队还会定期复盘风险案件，不断挖掘新风险特征，反哺风控规则。

系统结合前端订单采集的数据，根据多维度、多场景、多下单渠道、多阈值的规则设定进行订单风险命中识别，对高风险订单实行强制预付、不可领券、加入黑名单等拦截措施，并不断完善黑灰名单类型，起到下单时风险自动识别拦截的效果。

智能车货匹配算法打造资源公平分配

货运场景的车货匹配和客运场景相比，复杂程度不言而喻。快狗打车基于货运场景的非标化，建立了智能车货匹配算法，根据司机标签、车辆标签、当前位置、预计到达、司机兴趣属性标签，并结合货物、环境等标签，进行用户需求与司机、车辆、货物的全局最优化匹配，提高货运全流程环节的效率，做到资源的公平分配，提升司机收入。

同时，快狗打车还为司机提供了多种多样的平台功能，由于每个司机在使用平台时关注点、习惯不同，于是平台通过行为数据、录入信息对司机进行分类管理，从而让平台功能效率最大化地服务于司机。比如有些司机没有上传加盟资料、有些司机固定某个时间段提供拉货服务、有些司机更喜欢接长途单等等，针对这些信息，快狗打车创建了不同的司机分群，智能化给司机分配不同的活动，引导司机能接到更多的订单，力求让每个肯努力付出的司机都能以最小的时间成本实现月入过万。

通过技术上的精雕细琢，快狗打车正逐步形成用户满意度和司机满意度的良性循环，根据弗若斯特沙利文的数据，在亚洲在线同城物流平台中，快狗打车的用户满意度位居前列。

据快狗打车招股书数据显示，于业绩记录期，快狗打车在中国内地、香港及新加坡的司机次月留存率为75.1%，快狗打车中国内地优选司机完成订单的比例从2020年11月的3.7%增至2021年12月的68.9%。同时，用户和司机数量也双双获得稳健增长，2018-2021年，快狗打车分别有约1450万名、1980万名、2400万名及2760万名注册托运人，以及130万名、300万名、420万名及520万名注册司机。

公平是劳动者职业发展的土壤，未来随着业务的不断发展及市场的变幻，快狗打车将持续为平台司机保驾护航，搭建公平高效的货运平台。