नकली ग्राहक समीक्षाओं को पहचानने और हटाने के लिए AI का उपयोग- अमेज़न
नई दिल्ली : अमेज़ॅन ने कहा है कि वह मौजूदा छुट्टियों की खरीदारी के मौसम के बीच ब्लैक फ्राइडे से पहले प्लेटफॉर्म पर अप्रामाणिक उत्पाद समीक्षाओं को पकड़ने के लिए उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रहा है। कंपनी ने शुक्रवार देर रात कहा कि ऑनलाइन प्रकाशित होने से पहले, अमेज़ॅन ज्ञात संकेतकों के लिए समीक्षा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है कि समीक्षा नकली है। “अधिकांश समीक्षाएँ प्रामाणिकता के लिए अमेज़न के उच्च मानक को पार कर जाती हैं और तुरंत पोस्ट हो जाती हैं। हालाँकि, यदि संभावित समीक्षा दुरुपयोग का पता चलता है, तो कंपनी कई रास्ते अपनाती है, ”कंपनी ने कहा।
यदि अमेज़ॅन को विश्वास है कि समीक्षा नकली है, तो वे समीक्षा को ब्लॉक करने या हटाने के लिए तुरंत कदम उठाते हैं और आवश्यकता पड़ने पर आगे की कार्रवाई करते हैं, जिसमें ग्राहक की समीक्षा अनुमतियों को रद्द करना, खराब अभिनेता खातों को ब्लॉक करना और यहां तक कि शामिल पक्षों के खिलाफ मुकदमा भी शामिल है। ई-कॉमर्स दिग्गज ने कहा, “यदि कोई समीक्षा संदिग्ध है लेकिन अतिरिक्त सबूत की आवश्यकता है, तो अमेज़ॅन के विशेषज्ञ जांचकर्ता, जो अपमानजनक व्यवहार की पहचान करने के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित हैं, कार्रवाई करने से पहले अन्य संकेतों की तलाश करते हैं।”
पिछले साल, अमेज़ॅन ने दुनिया भर में अपने स्टोरों में 200 मिलियन से अधिक संदिग्ध नकली समीक्षाओं पर गौर किया और उन्हें सक्रिय रूप से ब्लॉक कर दिया। अमेज़ॅन की धोखाधड़ी दुरुपयोग और रोकथाम टीम के वरिष्ठ डेटा विज्ञान प्रबंधक जोश मीक ने कहा, “नकली समीक्षाएँ जानबूझकर ग्राहकों को ऐसी जानकारी प्रदान करके गुमराह करती हैं जो निष्पक्ष, प्रामाणिक या उस उत्पाद या सेवा के लिए अभिप्रेत नहीं है।” मीक ने कहा, “हम अपनी नीतियों की जिम्मेदारी से निगरानी करने और उन्हें लागू करने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं ताकि समीक्षाएं वास्तविक ग्राहकों के विचारों को प्रतिबिंबित कर सकें और ईमानदार विक्रेताओं की रक्षा कर सकें जो इसे सही करने के लिए हम पर भरोसा करते हैं।”
अन्य उपायों के अलावा, अमेज़ॅन एआई में नवीनतम प्रगति का उपयोग ग्राहकों द्वारा देखे जाने से पहले लाखों संदिग्ध नकली ऑनलाइन समीक्षाओं, हेरफेर की गई रेटिंग, नकली ग्राहक खातों और अन्य दुरुपयोगों को रोकने के लिए करता है। मशीन लर्निंग मॉडल कई मालिकाना डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि क्या विक्रेता ने विज्ञापनों में निवेश किया है (जो अतिरिक्त समीक्षाएँ चला सकता है), ग्राहक द्वारा प्रस्तुत दुर्व्यवहार की रिपोर्ट, जोखिम भरा व्यवहार पैटर्न, समीक्षा इतिहास, और बहुत कुछ। इस डेटा में विसंगतियों का विश्लेषण करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों के साथ-साथ बड़े भाषा मॉडल का उपयोग किया जाता है जो संकेत दे सकता है कि समीक्षा नकली है या उपहार कार्ड, मुफ्त उत्पाद, या किसी अन्य प्रकार की प्रतिपूर्ति के साथ प्रोत्साहित किया गया है। मीक ने कहा, “अमेज़न के बाहर के किसी व्यक्ति के लिए प्रामाणिक और नकली समीक्षा के बीच का अंतर हमेशा स्पष्ट नहीं होता है।”
