电商平台商家合规运营及风险控制指引

电商平台商家合规运营及风险控制指引第一章合规主体与责任划分1.1商家资质审核与备案1.2电商平台规则合规性检查1.3数据安全与隐私保护机制1.4跨境业务合规性审查1.5违规行为的监控与预警第二章交易安全与反欺诈机制2.1交易数据加密与传输2.2反欺诈系统部署2.3异常交易行为识别2.4第三方支付安全验证2.5用户行为与信用评估第三章平台风控策略与机制3.1商家信用评级系统3.2违规行为处理流程3.3纠纷处理与争议解决3.4平台规则动态更新机制3.5智能风控算法应用第四章运营合规与政策遵守4.1广告合规性审核4.2促销活动合规性检查4.3商品信息真实与准确4.4平台政策执行规范4.5合规审查与内部审计第五章数据治理与隐私保护5.1用户数据采集规范5.2用户数据存储与处理5.3用户数据共享与出境5.4数据安全防护机制5.5数据生命周期管理第六章风险预警与应对机制6.1风险预警系统部署6.2风险应对策略与预案6.3风险事件处理流程6.4风险事件回顾与改进6.5风险评估与持续监控第七章合规培训与意识提升7.1合规培训课程设计7.2合规考核与激励机制7.3合规文化建设与宣传7.4合规培训效果评估7.5合规培训记录管理第八章合规问题处理与解决方案8.1常见合规问题分类8.2合规问题快速响应机制8.3合规问题处理流程8.4问题处理与整改落实8.5合规问题整改评估第一章商家合规主体与责任划分1.1商家资质审核与备案电商平台商家需在注册及运营过程中完成资质审核与备案工作，保证其具备合法经营资格。商家需提供营业执照、税务登记证、组织机构代码证等相关证明文件，并通过平台的资质认证系统进行备案。平台应建立完善的资质审查机制，对商家的经营范围、经营能力及信用状况进行评估，保证其符合平台规则与行业规范。资质审核结果应作为商家运营资格的重要依据，平台应定期更新商家资质信息，保证其有效性与合规性。1.2电商平台规则合规性检查电商平台需对商家的运营行为进行持续的合规性检查，保证其符合平台规则及法律法规。具体包括对商品描述、价格体系、促销活动、售后服务等关键环节的合规性进行审查。平台应建立规则合规性检查机制，通过自动化系统与人工审核相结合的方式，对商家的运营行为进行实时监测与预警。若发觉违规行为，平台应及时采取措施，包括但不限于警告、下架商品、限制交易权限等，以维护平台秩序与消费者权益。1.3数据安全与隐私保护机制电商平台需建立健全的数据安全与隐私保护机制，保证商家在运营过程中数据的完整性、保密性与可用性。商家应遵循数据最小化原则，仅收集与业务相关的数据，并保证数据存储、传输及处理过程符合国家信息安全标准。平台应提供数据加密、访问控制、日志审计等安全措施，防止数据泄露与滥用。同时平台应明确商家在数据使用方面的权利与义务，保障用户隐私权与数据安全权。1.4跨境业务合规性审查跨境电商商家在开展跨境业务时，需遵循国际法规及平台规则。平台应建立跨境业务合规性审查机制，对商家的进出口资质、商品合规性、支付方式、税务申报等环节进行审查。商家需提供相关进出口许可证、商品备案证明、税务登记证明等文件，并保证其商品符合目标市场的法律法规要求。平台应定期对跨境电商商家进行合规性检查，防范商品质量问题、侵权风险及税务合规问题。1.5违规行为的监控与预警平台应建立违规行为的监控与预警机制，实现对商家运营行为的实时监测与智能识别。通过大数据分析、机器学习等技术手段，平台可识别异常交易行为、违规内容、虚假宣传、恶意竞争等风险。平台应建立违规行为的分类与分级机制，对不同严重程度的违规行为采取差异化的处理措施。同时平台应建立违规行为的反馈与流程机制，保证违规行为得到有效控制与纠正，维护平台秩序与商家信誉。第二章交易安全与反欺诈机制2.1交易数据加密与传输在电商平台中，交易数据的加密与传输是保障用户隐私和交易安全的核心手段。为保证数据在传输过程中不被窃取或篡改，应采用对称加密与非对称加密相结合的加密方案。对称加密（如AES-256）适用于数据内容的加密，具有较高的加密效率；而非对称加密（如RSA-2048）则用于密钥的交换，保证密钥传输过程的安全性。在实际部署中，应遵循以下原则：数据传输加密：采用协议进行数据传输，保证用户信息、支付信息等敏感数据在传输过程中的安全。数据存储加密：对用户数据、交易记录等存储在数据库中的信息进行加密处理，防止数据泄露。访问控制机制：对数据访问权限进行严格控制，保证授权人员或系统才能访问敏感数据。数学公式：E其中：E为加密函数m为明文数据k为密钥N为模数2.2反欺诈系统部署反欺诈系统是电商平台防范恶意行为的重要保障。反欺诈系统由风险评分模型、行为分析系统、实时监控系统组成，通过多维度数据进行识别和预警。（1）风险评分模型：基于用户历史交易行为、支付方式、地理位置、设备信息等数据，构建风险评分体系。例如使用随机森林算法对用户进行分类，计算其风险等级。（2）行为分析系统：通过监控用户在平台上的行为模式，如点击、停留时间、浏览商品等，识别异常行为。例如若用户在短时间内完成多笔交易，系统可触发预警。（3）实时监控系统：实时分析交易数据，识别潜在欺诈行为。例如若某笔交易金额异常高或与用户历史交易金额不符，系统可自动拦截。2.3异常交易行为识别异常交易行为识别是反欺诈系统的重要组成部分。通过实时监测交易数据，识别出与正常交易模式不符的行为。（1）交易模式分析：建立正常交易的参考模式，如用户平均交易金额、交易频率、交易类型等，识别偏离正常模式的行为。（2）用户画像分析：基于用户历史行为，构建用户画像，识别异常交易行为，如用户身份异常、交易地点异常等。（3）机器学习模型：使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习算法，对交易行为进行分类，识别欺诈交易。2.4第三方支付安全验证第三方支付安全验证是保障交易安全的重要环节。平台需与第三方支付机构合作，保证支付过程的安全性。（1）支付接口安全：采用TLS1.3协议进行支付接口通信，保证支付数据在传输过程中的安全性。（2）支付验证机制：对第三方支付的交易信息进行验证，包括支付金额、支付方式、支付时间等，保证交易真实有效。（3）支付风险评估：对第三方支付机构进行风险评估，保证其支付能力与安全水平符合平台要求。2.5用户行为与信用评估用户行为与信用评估是电商平台识别用户风险、制定用户等级体系的重要依据。通过分析用户行为数据，评估用户信用等级，从而制定差异化服务策略。（1）用户行为数据采集：采集用户在平台上的行为数据，包括浏览、点击、购买、评价等。（2）用户信用评分模型：建立用户信用评分模型，结合用户行为数据、交易记录、支付数据等，计算用户信用评分。（3）用户等级体系：根据用户信用评分，划分用户等级，如钻石级、金级、银级等，制定差异化服务策略。评估维度评估指标评估方法用户行为点击率、停留时长、购买频次用户行为分析交易记录交易金额、交易次数、交易类型交易数据统计支付记录支付方式、支付时间、支付金额支付数据统计信用评分信用等级、信用风险机器学习模型数学公式：C其中：C为用户信用评分A为用户行为评分B为交易记录评分C为支付记录评分通过上述措施，电商平台可有效提升交易安全与反欺诈能力，保障平台运营的稳定与可持续发展。第三章平台风控策略与机制3.1商家信用评级系统电商平台商家信用评级系统是平台对商家运营行为进行量化评估与动态管理的重要工具。该系统通过整合商家的交易数据、用户评价、违规记录、交易流水等多维度信息，形成客观的信用评分。信用评级采用科学的算法模型进行计算，包括但不限于交易转化率、用户满意度、违规行为频次、订单履约率等关键指标。通过信用评级，平台能够识别出高风险商家，对其采取相应的监管措施，同时为商家提供信用等级公示，增强市场透明度。信用评级系统采用加权评分法进行计算，公式R其中：$R$表示商家信用评级；$w_i$表示第$i$个指标的权重；$S_i$表示第$i$个指标的得分。该系统在实际运行中需定期更新，保证评分的准确性与时效性。3.2违规行为处理流程违规行为处理流程是电商平台对商家违规操作进行识别、记录、处理与反馈的重要机制。平台通过实时监控系统，识别商家的违规行为，如虚假交易、刷单、恶意评价、违规营销等。一旦发觉违规行为，系统将记录违规记录，并在平台内部进行预警。处理流程主要包括以下几个步骤：（1）违规识别：系统通过算法模型识别商家的违规行为；（2）违规记录：记录违规行为的具体细节与时间；（3）违规处理：根据违规严重程度，采取相应措施，如暂停交易、限制功能、下架商品、冻结账户等；（4）违规反馈：向商家发送违规通知，并提供申诉渠道；（5）违规复核：对商家的申诉进行复核，保证处理公平、公正。该流程保证了平台对商家违规行为的及时响应与有效控制。3.3纠纷处理与争议解决电商平台在运营过程中，不可避免地会遇到商家与平台之间的争议，如交易纠纷、售后服务争议、广告违规争议等。平台需建立完善的争议解决机制，以保障交易的公平性与公正性。争议解决机制主要包括：（1）纠纷调解：平台设立调解委员会，对争议进行调解，促成双方和解；（2）仲裁机制：对无法调解的争议，通过仲裁解决，由第三方仲裁机构进行裁决；（3）法律诉讼：对仲裁不成的争议，平台可依法向法院提起诉讼。平台应建立完善的仲裁规则与诉讼流程，保证争议处理的高效与公正。3.4平台规则动态更新机制平台规则动态更新机制是保证平台运营合规、适应市场变化的重要手段。平台需根据行业监管政策、市场环境、用户反馈等，不断优化与完善平台规则。动态更新机制主要包括以下几个方面：（1）规则发布与生效：平台根据需要发布新规则，并设定生效时间；（2）规则反馈与修订：收集商家与用户反馈，对规则进行适时修订；（3）规则实施与评估：对规则实施效果进行评估，及时调整规则内容；（4）规则透明化：保证规则的透明度，便于商家与用户知晓规则内容。平台应建立规则更新的审批流程与机制，保证规则的合规性与实用性。3.5智能风控算法应用智能风控算法是电商平台提升运营效率、降低风险的重要工具。通过机器学习、大数据分析等技术，平台能够对商家行为进行实时监控、预测与预警，从而实现对风险的精准识别与控制。智能风控算法主要应用于以下几个方面：（1）异常行为检测：通过算法检测商家的异常交易行为，如刷单、虚假交易等；（2）违规行为识别：通过算法识别商家的违规行为，如虚假宣传、恶意评价等；（3）风险预测与预警：通过算法预测潜在风险，提前采取防范措施；（4）信用评分与管理：通过算法对商家进行信用评分，指导其运营行为。智能风控算法的建设需结合实际业务场景，保证算法模型的准确性和实用性。平台应定期对算法进行优化与更新，以应对不断变化的市场环境与监管要求。表3.1智能风控算法应用场景对比应用场景适用算法类型算法特点适用对象异常行为检测机器学习高度可解释性，适用于复杂行为模式商家交易行为违规行为识别人工智能具有强分类能力，适用于多标签分类商家违规行为风险预测与预警深入学习适用于非结构化数据，具有预测能力商家潜在风险信用评分与管理优化算法适用于多维数据，能够动态调整权重商家信用评级公式3.1智能风控算法权重计算公式W其中：$W$表示商家的信用权重；$S_i$表示第$i$个指标的得分；$n$表示总指标数。该公式用于计算商家在多个维度上的综合信用评分。第四章运营合规与政策遵守4.1广告合规性审核电商平台商家在开展广告投放时，应严格遵守国家相关法律法规及平台规则。广告内容需真实、合法，不得存在虚假宣传、隐瞒重要事实或误导消费者的行为。商家应建立广告审核机制，通过系统化流程对广告内容进行合规性审查，保证广告信息符合平台政策及行业标准。同时需关注广告平台对广告形式、内容、渠道等的详细规范，避免因违规广告导致的平台处罚或法律风险。4.2促销活动合规性检查促销活动是电商平台吸引用户、提升销售额的重要手段，但其合规性直接影响商家声誉及平台体系。商家需保证促销活动符合平台规则及国家相关法律法规，避免涉及价格欺诈、虚假折扣、价格歧视等违规行为。需建立促销活动合规性检查清单，对促销活动的定价策略、优惠规则、适用范围、时间周期等进行合规性评估，并定期进行内部审计，保证促销活动持续合规。4.3商品信息真实与准确商品信息的真实性和准确性是电商平台运营的基础。商家需保证商品描述、价格、规格、材质、功能等信息与实际情况一致，避免误导消费者。应建立商品信息审核机制，通过系统化流程对商品信息进行核查，保证信息的完整性与准确性。同时需关注平台对商品信息的更新要求，定期更新商品信息，避免因信息过时或错误导致的用户投诉及平台处罚。4.4平台政策执行规范平台政策是电商平台运营的核心规则，商家应严格遵守平台的运营规范及政策要求。需明确平台政策的适用范围、执行标准及违规后果，保证商家在运营过程中遵循平台规定。商家应建立平台政策学习机制，定期组织员工学习平台政策，保证政策执行的一致性与规范性。同时需关注平台政策的更新与变化，及时调整内部运营策略，以适应平台政策的动态调整。4.5合规审查与内部审计合规审查与内部审计是保障电商平台运营合规性的重要手段。商家应建立合规审查机制，对广告内容、促销活动、商品信息、平台政策执行等关键环节进行定期审查，保证各项运营活动符合合规要求。内部审计应涵盖合规性、风险控制、业务运营等多个维度，通过系统化审计流程识别潜在风险点，提出改进建议。同时需建立合规审查与内部审计的评估机制，定期评估合规审查与审计工作的有效性，持续提升合规管理水平。第五章数据治理与隐私保护5.1用户数据采集规范用户数据采集是电商平台商家合规运营的基础。根据《个人信息保护法》及《数据安全法》，商家在采集用户数据时，应遵循合法、正当、必要、最小化原则。采集数据应当明确告知用户数据用途，并取得其同意。对于涉及用户身份、地址、联系方式等敏感信息，应采用加密传输和存储技术，保证数据在采集、传输、存储、使用等全生命周期中的安全。在实际操作中，商家应建立数据采集流程规范，明确数据采集的触发条件、采集范围、数据字段及使用目的。对于不同类型的用户数据，应制定差异化采集策略，避免过度采集或遗漏关键信息。同时应建立数据采集记录制度，记录数据来源、采集方式、用户授权情况等信息，以备后续审计与追溯。5.2用户数据存储与处理用户数据的存储与处理应遵循数据最小化、匿名化、去标识化等原则，保证数据在存储期间不被滥用。商家应采用加密存储技术，对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。数据存储应遵循安全隔离原则，保证数据不会被非法访问或篡改。在数据处理环节，商家应建立数据处理流程，明确数据处理的用途、范围、方式及责任人。数据处理应遵循合法、正当、必要原则，不得超出数据收集的目的。对于涉及用户身份识别、交易记录等重要数据，应建立分级分类存储机制，保证数据在不同层级的存储中得到合理保护。5.3用户数据共享与出境用户数据共享与出境需严格遵守相关法律法规，保证数据在共享或出境过程中不被滥用。商家在共享数据时，应明确共享的范围、目的、使用方及数据处理方式，并取得相关方的同意。数据出境需遵循数据跨境传输规则，保证数据在传输过程中具备足够的安全保护措施。对于涉及跨境数据传输的情况，商家应建立数据出境评估机制，评估数据安全风险并制定相应的防护措施。数据出境应通过符合安全标准的传输渠道进行，保证数据在传输过程中不被篡改或泄露。同时应建立数据出境记录制度，记录数据出境的主体、内容、时间、方式及目的，以备后续审计与追溯。5.4数据安全防护机制数据安全防护机制是保障用户数据安全的核心手段。商家应建立多层次的数据安全防护体系，包括网络安全、数据加密、访问控制、威胁检测等。应采用先进的数据加密技术，如AES-256、RSA等，保证数据在存储和传输过程中不被窃取或篡改。在访问控制方面，商家应建立基于角色的访问控制（RBAC）机制，保证授权人员才能访问敏感数据。同时应建立异常访问检测机制，对异常登录、访问频率异常等行为进行预警和响应。在威胁检测方面，应采用入侵检测系统（IDS）、防火墙、安全监测工具等，实时监控数据流动和系统安全状态，及时发觉并处置潜在威胁。5.5数据生命周期管理数据生命周期管理是保证数据在全生命周期内安全、有效、合规使用的关键环节。商家应建立数据生命周期管理流程，明确数据的采集、存储、使用、共享、销毁等各阶段的管理要求。在数据采集阶段，应保证数据采集的合法性与必要性；在存储阶段，应保证数据存储的安全性与完整性；在使用阶段，应保证数据使用的合法性和合规性；在共享阶段，应保证数据共享的可控性与安全性；在销毁阶段，应保证数据销毁的彻底性与不可逆性。数据生命周期管理应制定统一的数据分类标准，明确不同类别的数据在生命周期各阶段的管理要求。同时应建立数据生命周期管理的评估与优化机制，定期评估数据管理的成效，并根据业务变化和技术发展不断优化数据管理策略。第六章风险预警与应对机制6.1风险预警系统部署电商平台商家在运营过程中面临多种潜在风险，如虚假交易、恶意投诉、数据泄露、知识产权侵权等。为有效识别和防范这些风险，需构建一套完善的风险预警系统，该系统应具备实时监控、数据挖掘、智能分析、异常检测等功能。风险预警系统的核心组件包括：数据采集模块：通过API接口、日志系统、用户行为跟进、支付记录等渠道，采集商家运营数据及用户行为数据。数据处理模块：采用机器学习算法对采集数据进行清洗、归一化、特征提取与分析。预警规则库：基于历史风险事件构建风险规则库，包括交易异常识别、用户行为异常识别、支付风险识别等。预警推送模块：当检测到风险信号时，系统自动推送预警信息至商家后台、风控团队及合规管理人员。公式：R

其中：R表示风险评分E表示异常事件发生频率T表示总事件数量风险评分模型：商家风险评分可基于以下指标进行计算：交易异常率：$$用户投诉率：$$支付失败率：$$知识产权侵权率：$$6.2风险应对策略与预案风险应对策略需根据风险类型、严重程度及发生频率进行分类管理。商家应制定风险应对策略与预案，涵盖风险识别、评估、响应、恢复及长期改进等环节。（1）风险识别与分类：通过风险预警系统，识别潜在风险事件，按风险等级分类（高、中、低）。高风险事件需立即响应，中风险事件需制定应对方案，低风险事件需定期复核。（2）风险应对策略：高风险事件：立即启动应急预案，采取封店、下架商品、冻结账户等措施。中风险事件：在24小时内进行内部评估，确定责任归属并启动整改程序。低风险事件：在72小时内完成问题分析，形成改进报告并提交管理层审批。（3）风险预案：制定风险事件应急预案，包括责任分工、处置流程、沟通机制、后续回顾等。预案应定期更新，根据实际运营情况调整内容。6.3风险事件处理流程风险事件处理需遵循标准化流程，保证及时、有效、可控。流程包含以下关键步骤：（1）事件发觉与上报：风险预警系统自动识别风险事件，触发预警通知至平台风控团队。风控团队在1小时内完成初步评估，并上报至平台运营部门。（2）事件调查与分析：风控团队对事件进行溯源分析，明确事件原因、责任方及影响范围。通过数据分析、用户访谈、系统日志等方式，确认事件真实性与严重性。（3）事件响应与处置：根据事件等级启动相应处置流程，如冻结账户、下架商品、限制支付等。建立事件处理记录，记录时间、责任方、处理措施及结果。（4）事件回顾与改进：在事件处理完成后，组织团队进行回顾会议，分析事件原因及改进措施。形成改进报告，提交至平台管理层，推动制度优化与流程完善。6.4风险事件回顾与改进风险事件回顾是提升平台运营能力的重要环节。通过回顾，商家可总结经验，完善风险控制体系，避免类似事件发生。（1）回顾内容：事件过程、处理措施、结果与影响。风险识别与预警机制的有效性。团队协作与响应效率。（2）回顾机制：每月进行一次全面回顾，结合平台运营数据与用户反馈。回顾结果应形成报告，提交至平台管理层，并作为下一次风险评估的依据。（3）改进措施：针对事件中的漏洞，制定改进措施并落实到具体岗位。定期进行风险评估，优化预警规则与应对策略。6.5风险评估与持续监控风险评估是动态管理风险的核心手段，需定期进行，并结合实时数据进行持续监控。（1）风险评估方法：定性评估：通过专家评审、历史事件回顾等方式，评估风险发生的可能性与影响。定量评估：采用概率-影响布局（P-IMatrix）评估风险等级，计算风险值并进行分类。（2）持续监控机制：建立风险监控平台，实时跟踪风险事件的发生频率、处理进度及影响范围。利用机器学习模型，对风险数据进行动态分析，预测潜在风险并提前预警。（3）风险评估与改进：每季度进行一次全面风险评估，结合平台运营数据与用户反馈更新风险清单。风险评估结果应作为平台运营决策的重要依据，推动制度优化与流程改进。第七章合规培训与意识提升7.1合规培训课程设计合规培训课程设计应遵循系统性、针对性和实用性原则，保证培训内容贴合电商平台商家的实际运营需求。课程应涵盖法律法规、平台规则、消费者权益保护、数据安全与隐私保护等核心领域。课程设计需结合商家的实际业务场景，采用模块化、分层次的方式，保证培训内容的可操作性和可执行性。课程内容应包含法律法规解读、平台规则解析、风险识别与应对策略、合规操作流程及案例分析等模块。课程形式可采用线上与线下结合，结合情景模拟、案例研讨、角色扮演等方式，增强培训的趣味性和实效性。课程时长建议为每季度不少于16小时，保证商家能够持续更新合规知识。7.2合规考核与激励机制合规考核应建立科学、客观的评估体系，涵盖知识掌握程度、行为规范执行、风险识别能力等方面。考核内容可结合线上测试、行为记录、合规操作记录等多维度进行评估。考核结果应与商家的绩效评估、晋升机制、奖励机制挂钩，形成正向激励。激励机制应包括合规奖励、培训机会、绩效奖金等。对于表现优异的商家，可给予额外的培训资源、宣传机会或业务支持。同时应建立奖惩分明的机制，对未通过考核或存在违规行为的商家进行相应处理，保证合规培训的有效性与严肃性。7.3合规文化建设与宣传合规文化建设应贯穿于商家的日常运营之中，通过制度建设、文化引导和宣传推广等方式，提升商家的合规意识和责任感。应建立合规文化宣传机制，定期发布合规理念、典型案例、合规操作指南等内容，营造良好的合规氛围。宣传形式可包括内部宣讲会、合规主题月、合规知识竞赛、合规宣誓等活动，增强合规文化的渗透力。同时应利用社交媒体、企业内部通讯等平台，开展合规知识普及，增强商家对合规工作的认同感和参与感。7.4合规培训效果评估合规培训效果评估应采用定量与定性相结合的方式，全面评估培训的成效。定量评估可通过问卷调查、测试成绩、行为记录等数据进行分析，评估培训内容的掌握程度和行为改变情况。定性评估可通过访谈、案例分析、行为观察等方式，知晓商家在培训后对合规知识的掌握情况及实际应用情况。评估结果应作为后续培训优化的依据，针对评估中发觉的问题，及时调整培训内容和形式，保证培训的有效性和针对性。同时应建立持续评估机制，保证合规培训的动态优化与持续改进。7.5合规培训记录管理合规培训记录管理应建立标准化、规范化、可追溯的管理体系，保证培训过程的透明性与可查性。记录应包括培训时间、内容、参与人员、考核结果、培训反馈等信息，保证每项培训活动都有据可查。记录管理应采用电子化、信息化手段，实现培训数据的统一存储与调用，方便后续的回顾、分析与审计。同时应建立培训记录归档制度，保证培训资料的长期保存与有效利用，为合规培训的持续优化提供数据支持。第八章合规问题处理与解决方案8.1常见合规问题分类电商平台在运营过程中，面临诸多合规风险，主要可分为以下几类：（1）数据合规问题包括用户隐私数据泄露、用户信息收集与使用不当、数据存储与传输不安全等。（2）广告合规问题包括虚假广告、违规营销行为、违反广告法规定等。（3）税务合规问题包括未申报税款、税款计算错误、未依法缴纳增值税、消费税等。（4）平台规则合规问题包括违反平台服务协议、用户协议、交易规则等。（5）反垄断与反不正当竞争问题包括价格垄断、商业贿赂、虚假交易、恶意竞争等。（6）