A Amazon anunciou durante os últimos dias, no seu terceiro relatório Brand Protection Report, que conseguiu fazer baixar de forma bastante significativa o número de vendedores fraudulentos inscritos na sua plataforma.
Com muito da experiência de comércio eletrónico a residir na confiança entre vendedores e compradores, bem como no serviço prestado, a gigante de comércio eletrónico apostou em machine learning para detetar utilizadores falsos.
De acordo com o explicado, depois de investir 1,2 mil milhões de euros em tecnologia, mais concretamente no seu departamento contra fraude, a empresa evitou 800 mil contas falsas a venderem no seu site.
Graças a estes esforços, a Amazon referenciou ou processou 1300 pessoas nos Estados Unidos, Reino Unido, União Europeia e China, sendo um valor que mais do que duplica os números de 2021 (600 pessoas).
Para se ter uma ideia de como funciona o sistema de deteção de fraude da Amazon, este é um processo de verificação que exige que os parceiros forneçam uma identidade com foto emitida pelo governo, dados fiscais e detalhes sobre a sua identidade, localização, contas bancárias, cartões de crédito e muito mais. Numa análise a esses dados, os sistemas, de forma autónoma, analisam os dados coligidos detetando riscos e estabelecendo relacionamentos com utilizadores mal-intencionados previamente identificados.
A tecnologia automatizada da empresa permite, desta forma, analisar 8 mil milhões de listas diariamente, utilizando processos de machine learning para melhorar a tecnologia de prevenção de fraude. Além dos dados pedidos aos utilizadores, o sistema analisa também reclamações de clientes para ‘validar’ a fiabilidade da análise realizada.
“Através do nosso investimento contínuo em técnicas avançadas de machine learning, melhoramos os nossos controlos proativos, automatizando e dimensionando os nossos sistemas de proteção de propriedade intelectual e deteção de fraude”, escreveu a Amazon no relatório apresentado.
Pensar Digital: Como a confiança é determinante para o e-commerce?
