明亮公司在工厂观察发现，整个流程基本可以分为两类“节点”：一是服装加工提升二手服装品质（如清洗、整烫等），二是全流程服装的数字化、标准化。多照鱼在履约和销售两个环节都“嵌入”了大量数字化入口，算法深度介入商品定价、用户推荐等，也提升了整个流程的效率。
“本质上，我们依靠技术创新来解决问题，”毛竹说。“我们靠智力劳动赚钱，我们希望利用技术创新来提高能源利用效率。”
最受关注问题：收到“假货”怎么办
相比识别盗版，服装的鉴别无疑难度更大，难点在于品牌和款式更多、面料更复杂、历史更悠久、仿品更多。据多照鱼鉴别环节负责人介绍，多照鱼刚开始做二手服装回收业务时，与权威的外部机构合作，对价格昂贵的产品进行鉴别，单笔付费鉴别成本高，且外部机构覆盖的品牌仅集中在少数奢侈品牌上。长此以往，建立自己的鉴别能力在所难免。在建立自身能力的过程中，自然要交一些“学费”，对于一些已经售出但“误判”的产品，多照鱼按照“终身可追溯”的底线，已经交了数万元。
经过两年多时间，现在的情况似乎好多了。目前，多照鱼已经覆盖了7000多个品牌，根据齐江的分享，已经识别出2万多件假货。在数据层面，多照鱼的免费品牌数据库已经达到5800多个品牌、110万个样本特征。此外，对于有意售假的用户，多照鱼会在APP上做出一些“预警”，比如，如果用户同一天查询的次数超过一定次数，就会限制该用户的销售。
至于如何辨别假货，豆抓鱼鉴定团队的经验是看“最能体现品牌的部分”。一般来说，logo、洗水标、尺码表等细微的差别，是辨别真伪最好的部分。原因在于，对于很多昂贵的服装来说，品牌是最核心的资产，因此这些资产通常掌握在品牌手中，不容易被一般的代工厂仿冒。
除了鉴真，多照鱼在衣物处理上也走了一些弯路，损坏了一些衣物。“我们一开始考虑和洗衣供应商合作，但最后还是坚持自己全程操作。”多照鱼清洗模块负责人许成顺在参观现场介绍。
这也体现在#08预洗分类和#09手工去污两个环节上。通过对服装面料进行分类，多照宇将服装分为空气洗、机洗、湿洗、干洗和手洗五种类型。“目前流行的冲锋衣是不能通过干洗去污的，因为干洗时使用的洗涤剂会破坏冲锋衣的防水透气膜，影响其功能性。”
多照鱼真伪核查模块负责人齐江列举了假货回收率最高的10个品牌（图片来源：多照鱼）
算法的价值：经验、售出率、最终盈利
二手服装、书籍生意是一个c2b2c的“双边市场”，买家和卖家的基数决定了市场的规模。
“从获取的角度来说，最重要的因素就是衣服能不能卖出去。如果用算法判断出售卖率为零，那用户可能拿到的钱就很少了。”毛竹在分享中表示，“所以看平均售卖率其实意义不大。”
在多找鱼APP上，出售一件二手衣服需要填写品牌、男女装、类别（上衣、下装），以及确认一些瑕疵（磨损、污渍等），简单几步就能得到一个估价范围。
该网站有用户问道：“为什么不允许用户自己上传照片以获得更准确的报价？”
对此，多照鱼回应称，首先从产品角度来说，这会降低用户提交体验，主要目的是为了让卖家更轻松地销售；其次，用户拍摄的照片不太规范，不利于系统的整体判断，因此即使提交了图片，也不可能给出更好的报价。
二手书的回收、销售也帮助多照宇在服装生意上少走了一些弯路。
相比于服装，书籍更加标准化，比如书籍的ISBN号统一，数据高度标准化，甚至可以和一些平台在数据上进行合作（比如调用豆瓣的数据、书香图书馆的数据），获取书籍的具体信息（比如作者、出版年份等），大大提升了二手书回收转卖的数字化效率。
在多找鱼APP上，用户的购书行为数据也帮助多找鱼更好地向用户推荐服装，提升了用户体验。多找鱼将二手书用户的购买行为与服装推荐打通后，算法团队发现服装推荐效率也变高了。“比如有些喜欢买正版书的用户，就会对某些品牌有偏好。”
走访中，明亮公司发现，所有环节抓取的数据，最终都会被多照鱼的算法用来给出一件二手服装的销售价格。以更合理的价格出售，是多照鱼商业竞争力的关键。甚至可以说，算法的方向就是让二手服装买家的收购价格和给卖家的回收价格更加合理。
从成本角度，据多照鱼团队现场分享，售卖价格通常涵盖以下几个部分：第一是线下工厂的运营成本，负责服装收货、加工（#05认证、#07修补、#010#11清洗等）、标准化（#14主图拍摄、#06量身等），然后发货；第二，还需要考虑一些“风险准备金”，比如认证错误、二手服装的库存成本等。多照鱼回收的每一件产品，在进入最后的销售环节之前，服装回收加工数字化的成本其实已经形成了费用，但这件衣服并不能保证一定能卖出去。
总结一下，多找鱼还是一家围绕技术构建的公司，致力于通过算法+数据+线下工厂的自营，解决销售效率问题（推荐、用户体验）和定价问题（价格区间、销售预期）。
数字化：全流程自主建设提升效率
据了解，多照宇昆山工厂每天可加工2000件服装，但与书籍不同，服装有淡季和旺季。《明亮公司》了解到，目前全厂共有近100名员工，考虑到淡季和旺季，员工数量基本会根据规模进行调整，实行底薪和计件工资相结合的模式。
现场，从进厂的#01拆包编码阶段开始，每一件衣服的数据都已经录入系统。员工每加工一件衣服，工厂的“看板”屏幕上也会显示相应的数据。明亮公司发现，这个过程基本是实时的，每天、每小时加工了多少件衣服，都可以在看板屏幕上非常直观地看到。
多照宇昆山工厂厂长陈秋林（大池）介绍，多照宇开发了一些程序和小装置，方便各个环节的采集。其中包括#01衣服刚进厂时的拆包编码、#3挂装拍摄、#14确认回收洗烫后的主图拍摄。整个拍摄过程全自动化，包括调光、裁剪、裁切，都是系统自动完成。员工只需要把衣服挂起来或放在模特身上，按下按钮拍照，就会自动传输到系统中。
此外，明亮公司还看到了一些行业内常见的工具，比如在6号量衣环节中，安装了蓝牙连接的卷尺，员工测量完每一件衣服后，数据会自动通过蓝牙卷尺传输到系统中，生成一件衣服的数据。
总体而言，全流程的自营工厂能更好地支撑多照鱼对再生产品的认知，但同时，这一运营也比传统互联网公司“重”了不少。无论是从资本支出还是运营费用来看，多照鱼更像是为二手书、服装的回收和销售提供了一个“数字化解决方案”。
如果业务完全自营，用户体验无疑会更好。而且，随着用户量和GMV的增长，工厂和设备的规模效应也会显现，回收每件衣服的边际成本也会不断下降。
但挑战一直存在，考虑到斗鱼目前仍有十多万件二手服装库存，进一步提升销售率、根据积累的数据给出更好的定价以降低库存仍需时间。好在从全球市场预期来看，时间仍然站在二手服装回收这边。