Ocado于2000年创办，2002年1月月商业运营，它是英国仅次于的B2C电商平台，也是全球仅次于的纯线上食品杂货零售商。除了贩卖生鲜之外，也买其他食品、玩具、医药和家居用品等商品。旗下品牌有Ocado线上商城、Ocado智能平台（OcadoSmartPlatform）、Sizzle厨房用品网站、Fetch宠物用品网站等。

2014年起，公司启动电商平台改建计划，发售Ocado智能平台（由OcadoTechnology研发），将其物流技术对外开放给合作商家，公司则缴纳平台服务费。专利技术的商业化为公司带给了额外的利润空间。

近期，OcadoTechnology回应将机器学习植入欺诈检测系统，Ocado智能平台的欺诈检出率较先前提高了15倍。Ocado提及，欺诈有可能为无心之过（如顾客输出了错误个人信息、不经意间用于了过期会员卡），但有时毕竟无意为之。

如果之后视而不见，这些欺诈将渗透到其他系统和企业，甚至减少服务质量。该公司期望研发出有需要预测和辨识潜在欺诈案例的技术，该技术需从订单中挖出搜集信息。

OcadoTechnology总经理JamesDonkin曾回应，我们研发系统不仅为了遏止诈骗，还为了优化服务。这点特别是在最重要，因为欺诈某种程度严重威胁零售商，也不会波及第三方支付公司和其他系统。

因此，检测欺诈，提早防治，不仅惠及顾客，还教化零售商。该系统将机器学习算法（由在线餐馆的技术部门所研发）与开源软件Tensorflow结合，在谷歌云中运营。

一旦搜集到之前订单中的数据（如货品分送信息），公司不会落成Tensorflow软件在系统中运营神经网络，将其传至云端。OcadoTechnology的发言人HollyGodwin回应，机器学习比其他技术“自学和适应环境的速度更加慢”，因此将在欺诈检测领域大有作为。她指出，负责管理检测欺诈的员工仍然必须大量分析数据点辨识欺诈，工作也更为精彩，只需根据电脑获取的预测信息做到最后检查，要求否中止订单。Godwin称之为，我们列出了各项特征值，还包括以往的分送单号、订单总额及其他信息。

输出训练数据的特征值就越多，模型的可靠性越高。因此，我们尽量多地搜集信息创建模型，且随时补足完备。尽管该方案仍未几乎成熟期，但Ocado回应，目前的测验结果很悲观。Godwin回应，这个模型十分顺利，检测欺诈的准确度提高了15倍。

我们当前必须应付新的挑战，即优化算法，提高预测可信度，评估向零售商普及该算法的可能性，思维如何利用其他工具修改检测流程。这也将沦为Ocado智能平台的众多特色，零售商可利用这种端对端的解决方案将其业务数字化。Morrisons（英国第四大连锁餐馆）、GroupeCasino（法国大众零售商）和Sobeys（加拿大第二大食品零售商）等商场皆应用于了这一技术。

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