Individual shopping risk copilot

在下单之前,先看见
风险与真实需求

把你的购物情境拆成八个可读数的维度,给出可解释的购买建议、行动清单和替代方案。所有结论都能下钻到关键因素与推理链路,而不是一句黑箱分数。

维风险模型
8
次场景模拟
256
类权威数据源
6
默认处理模式
本地
一键载入场景查看全部
Workflow

四个步骤,把一次冲动变成一次可解释的决策

每一步都有明确输入与可见反馈,未填字段会使用合理默认值并单独标注,避免结论被隐藏假设左右。

  1. 01
    输入画像

    一句话描述、场景卡片或完整问卷,系统自动规范化为结构化画像。

  2. 02
    八维打分

    财务、商家、商品、行为、隐私、售后、评论、交易逐项计算风险。

  3. 03
    证据比对

    比对商家承诺、评论证据、支付链路与权威数据,标注冲突项。

  4. 04
    行动方案

    输出建议、行动清单、替代方案与购后验收标准。

Trust

结论要能核验,数据要能追溯

对接国家统计局公开发布数据与缺陷消费品召回信息,并支持官方核验证据人工导入;所有评分都标注了来源与限制。

  • 八维评分可下钻到关键因素与推理链路
  • 评论证据单独成链,标注真实性、负面主题与追评比例
  • 国内权威数据与人工核验证据纳入同一份分析
  • 默认本地处理,云端解读需显式同意
官方核验文件与统计数据报告并排陈列

三个有据可依的建议:买、缓、换

载入一个场景或直接用一句话描述你的购物计划,几秒内获得分维度风险、后悔概率与最终购买方案。

进入风险分析工作台
安购安智策 AgentShopGuard Agent · 模型 v1.1.0

面向个人线上购物者的决策辅助工具:在下单之前,先看见风险与真实需求。融合八维风险打分、评论证据分析与国内权威数据核验,给出可解释的购买建议。

信任与合规

购安智策 Agent 是决策辅助工具,不构成金融、法律或交易安全承诺。模型不基于性别、年龄、地域等敏感属性进行歧视性判断;所有评分均可下钻至关键因素与推理链路。

鲁ICP备2026063122号-1