从司机接到订单开始，到乘客下车并完成支付，整个过程存在大量人与人的触点。人的行为不像机器算法，我们不能期望所有人都按照设定的方式行动，于是，在双方交互过程中，就可能发生各式各样的纠纷。滴滴客服团队有近9 000名客服，7×24小时提供服务，日均处理30万进线，涵盖了超过2 600个不同场景的问题。面对大量的服务纠纷，平台首先要做的就是建立快速、准确的判责能力，这是网约车平台的常见难题。

我们先说一个典型的场景：司机和乘客都如期到达上车点附近，但因上车点复杂的交通状况，加上司机与乘客的方言口音问题，沟通不畅，双方多次通话后仍然找不到彼此，最终司机只能取消订单，乘客、司机均表示不满。此时，平台应如何判断责任归属？是否要惩罚责任方，补偿受损方？

站在司机和乘客角度，自己都按约定到达了上车点，且多次主动联系对方，均表现出了极强的履约意愿。此时，若乘客要求平台惩罚司机的“主动取消”行为，或司机要求乘客支付“空驶补偿”，平台就陷入了两难境地。滴滴每天有数千万订单，这种棘手情况并不少见。

有人提议按“顾客就是上帝”的原则来处理，司机有义务多付出一些：在没有接到乘客的情况下，都不能主动取消订单。但这显然是偷懒的决策，司机要赚钱，时间就是金钱，如果乘客未准时出现在上车点（司机到达后被乘客要求再等一会儿的情况很多，但大城市中很多位置是禁止司机停车等候的），要求司机无休止地等待乘客是不公平的。若如此简单决策，长此以往，司机群体必然怨声载道。

那应该如何思考这个同题呢？还是从矛盾根源入手。本质上这是一个“判责不清”的案例，惩罚任意一方都不公平。可见，通过惩罚一方来补偿另一方的方式，是我们陷入死结的原因，这是典型的“跷跷板”价值观，即“偏袒一方，另一方即受损”。

破局之道，在于将价值观从“跷跷板”改为“弹簧”。

首先，我们需要将双方的判责分离，即乘客无责不代表司机一定有责，反之亦然。这样，就在“司机有责，乘客无责”“司机无责，乘客有责”的结果之外，新增了一种“判责不清”（双方有责或双方无责）的情况。(www.daowen.com)

其次，通过引入“平台”这个角色，在判责不清时，由平台介入以承担补偿责任。如此，就赋予了判责系统弹性，一部分问题迎刃而解。在“判责不清，平台承担”的价值观指导下，滴滴相继推出多个判责、补偿相关产品。

其中，颇具代表性的产品是“平台垫付”功能。在订单结束后，乘客可能不会及时打开App，会直到下次打车时才支付。在司机侧，就表现为订单完成后迟迟未收到车费，司机焦虑感强烈。平台推出的垫付功能，就是先将车费给到司机，再向乘客追要车费，时间差之内的资金成本由平台承担。

一段时间之后，平台将垫付订单比例提升到很高，只有极少量的订单因为风控等原因未行垫付。但即便如此，产品团队还是会收到大量司机“未收到车费”的抱怨。经分析，未垫付比例虽然降到很低了，但考虑到滴滴每个月有天文数字般的7亿订单，仍有大量司机在一个月内会碰到未垫付订单。此时，平台有两种选择：一是要求更多乘客在订单前支付，虽影响乘客体验，但可以大幅降低坏账风险；二是升级垫付标准，只要司机没有问题，即使订单已被明确识别为作弊订单，平台也将车费垫付给司机，由平台承担坏账。

因平台未能在乘客发单前识别坏账风险，属于“判责不清”的范畴，所以平台未及时拦截，导致司机承担后果。按照“判责不清，平台承担”的价值导向，最终由平台先承担这部分成本，再通过优化识别策略、模型，逐渐降低成本。

从平台角度来看，这种价值观虽然为平台增加了成本，但如果司机长期抱怨连天，一定会导致更多司机流失。所以，这个问题最后还是可以转化为效率、经济层面的权衡。最后，从结果上看，在这个价值观的指导下，在司机侧关于“规则公平性”的各项口碑、体验指标有了质的提升。

在此之后，滴滴内部还逐渐理解了“上游问题上游解决”“用户认为不公平就是不公平（以大众评价为参照系）”两个价值导向。以前者为例，通过分析判责不清的场景，我们发现其中的根因都来源于“上游”。举个例子，司机开错路导致迟到，不一定是司机主观恶意，有时可能是平台导航提醒不够及时。相比于平台承担判责成本，通过推动上游重视并解决问题，是效率更高的方式，这背后都是对成本的权衡。值得一提的是，因为平台承担了“判责不清”的代价，“上游”体验瑕疵背后的代价或改进收益忽然变得特别容易衡量。在此之后，要推动上游部门解决问题，也就容易多了。