8月24日，溫州樂清一位20歲姑娘約乘滴滴順風車遇害。8月26日，滴滴公司宣布自8月27日零時起，在全國范圍內下線順風車業務，內部重新評估業務模式及產品邏輯;客服體系繼續整改升級，加大客服團隊的人力和資源投入，加速梳理優化投訴分級等機制;免去黃潔莉的順風車事業部總經理職務，免去黃金紅的客服副總裁職務。

滴滴順風車屢屢出事并遭遇千夫所指的時候，滴滴公司的這一回應當然可以視為一個亡羊再補牢的開端。順風車如同出租車一樣，是社會必需的工具和產品，然而其存在的基礎是必須安全，因此嚴格防范犯罪，尤其是性犯罪是整改的當務之急，具體應體現在預測犯罪和預防犯罪之上。

在信息時代，用大數據分析是可以預測犯罪的，不過，目前基于大數據分析預測和預防順風車、出租車犯罪也在嘗試當中，因此需要繼續不斷地深入探索。之前，滴滴公司也對駕駛員的任職注冊條件進行了嚴格管控，其中之一是沒有前科，但是在此案中的司機鐘某在注冊時也沒有前科，因而順利注冊，并伺機犯罪成功。這說明預測和預防乘車犯罪并沒有契合信息時代的特點。

美國弗吉尼亞州曾當過警察的考林·麥庫(Colleen McCue)2007年出版了《數據挖掘和預測分析》一書，旨在研究哪類人更容易成為罪犯，以便提前預防。但是，該書也描述了一種基于過去的數據并不能完全預測犯罪的現象。一般認為，要預測未來的犯罪事件，以前的犯罪史是最可靠的參考，但事實有時并非如此，那些進入別人室內卻沒有偷到什么東西的人，尤其容易成為強奸犯，他們的目標也許不是盜竊，而是尋找一名受害者。

這些數據在提示，在網約租車時，那些并無前科的人(無論是司機還是乘客)，都有可能成為性犯罪的作案者和受害者。因此，主要是應基于網約車的特點加以更嚴格的管控，但是，由于車輛是一個流動的密室，是不太容易監控和處置的。

在某種程度上，大數據又是非常有用的。美國孟菲斯警方對5000起性侵犯案件的分析顯示，許多受害者都是在相似的情況下遭到性侵犯的，比如女性在晚上離開家使用便利店附近的投幣電話亭的時候。針對這一特點，警方采取了預防措施，讓便利店老板把投幣電話移至室內，結果孟菲斯的性侵犯案件數量迅速下降。

然而，車輛是一個動態的私密單元，不可能像電話一樣被安裝在室內，但是，基于順風車和出租車是犯罪易發環境，所以也應有相應的預防方式。韓國的一個做法是首爾從2007年9月起為夜間乘坐出租車的女性提供女駕駛員服務。這個方式有點像地鐵的女性專用車廂，能起到一定的作用，但是，因為女司機相對較少所以此做法并不能從根本上解決問題。因此，針對網約車的流動性需要結合信息化特征來全面管控。

過去人們提出出租車裝攝像頭，直接聯接到出租車公司的監控室，或者安裝GPS，公司可全程監控出租車或順風車，但是被視為侵犯隱私而撤銷。現在其實需要開發一種更好的App軟件，可全程監控司機接的每一單活，司機和乘客的WIFI或微信都會與租車公司聯接上并在公司的監控下顯示，而且GPS能顯示最優路線和次優路線，如果汽車未按線路運行或WIFI斷線，監控人員或智能監控軟件就可直接電話問詢司機，如果沒有回應就可報警。即便司機會謊稱接單取消，也需要得到乘客的回復，否則就視為逃單或有不軌傾向，監控可馬上聯系警方采取行動。當然，也可以學習Uber的一鍵報警系統。

不過，這樣的全程有效監控需要司機和乘車者在乘車期間讓渡自己的隱私，對于司機來說，更需要只要出車就得全部讓渡自己的隱私。這也許會讓從事這一行業的司機難以忍受，不過，比較起沒有工作，或者取消順風車這個行業來，在監控下工作也是一個次優選擇。