Amazon Dolandırıcılık Önleme ve Kötüye Kullanım ekibinin kıdemli veri bilimi yöneticisi Josh Meek, bir blog yazısında “Sahte incelemeler, tarafsız, orijinal olmayan veya söz konusu ürün veya hizmete yönelik olmayan bilgiler sağlayarak müşterileri kasıtlı olarak yanıltıyor” dedi.
Meek ayrıca Yapay Zeka kullanımının onları daha güvenilir hale getiren bir mekanizma haline geldiğini ancak bu nedenle şirketin bir incelemenin kaynağının şüpheli olduğunu değerlendirmek için bu tür araçları kullandığına da dikkat çekiyor.
“Örneğin, bir satıcının reklama yatırım yapması veya harika bir ürünü doğru fiyata sunması nedeniyle bir ürün hızla yorum toplayabilir. Veya müşteri, kötü dilbilgisi içerdiği için bir incelemenin sahte olduğunu düşünebilir.”
Bu nedenle ileri teknoloji ve verilerin birleşimi, e-ticaret şirketinin sahte yorumları daha doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı olur. Seattle merkezli şirketin yanı sıra Mercado Libre de bu tür sorunlardan muzdarip olabilir ve buna karşılık olarak da bu tür görüşlerin yayılmasını önlemek için makine öğrenme araçlarını kullanıyorlar.
“Makine öğrenimi modelleri, satıcının listelere yatırım yapıp yapmadığı (ek incelemeler oluşturabilecek), müşteriler tarafından gönderilen kötüye kullanım raporları, riskli davranış kalıpları, inceleme geçmişi ve daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda özel veriyi analiz ediyor. Meek, “Bir yorumun sahte olduğunu veya hediye kartı, ücretsiz ürün veya başka bir geri ödeme biçimiyle teşvik edildiğini gösterebilecek bu verilerdeki anormallikleri analiz etmek için doğal dil işleme teknikleriyle birlikte büyük dil modelleri kullanılıyor” diyor.
ESET Latin Amerika bilgisayar güvenliği araştırmacısı Martina López, Arjantin platformunun halihazırda 100 milyon aktif kullanıcı sayısını aştığını ve bu nedenle siber suçluların dolandırıcılık yaratmasını cazip hale getirdiğine dikkat çekiyor.
Bu tür bir sorunla karşılaştığınızda, kullanıcı olarak belirli yönleri belirleyebilir ve böylece sahte incelemelere sahip bir ürüne kanmayı önleyebilirsiniz.
Meek ayrıca Yapay Zeka kullanımının onları daha güvenilir hale getiren bir mekanizma haline geldiğini ancak bu nedenle şirketin bir incelemenin kaynağının şüpheli olduğunu değerlendirmek için bu tür araçları kullandığına da dikkat çekiyor.
“Örneğin, bir satıcının reklama yatırım yapması veya harika bir ürünü doğru fiyata sunması nedeniyle bir ürün hızla yorum toplayabilir. Veya müşteri, kötü dilbilgisi içerdiği için bir incelemenin sahte olduğunu düşünebilir.”
Bu nedenle ileri teknoloji ve verilerin birleşimi, e-ticaret şirketinin sahte yorumları daha doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı olur. Seattle merkezli şirketin yanı sıra Mercado Libre de bu tür sorunlardan muzdarip olabilir ve buna karşılık olarak da bu tür görüşlerin yayılmasını önlemek için makine öğrenme araçlarını kullanıyorlar.
“Makine öğrenimi modelleri, satıcının listelere yatırım yapıp yapmadığı (ek incelemeler oluşturabilecek), müşteriler tarafından gönderilen kötüye kullanım raporları, riskli davranış kalıpları, inceleme geçmişi ve daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda özel veriyi analiz ediyor. Meek, “Bir yorumun sahte olduğunu veya hediye kartı, ücretsiz ürün veya başka bir geri ödeme biçimiyle teşvik edildiğini gösterebilecek bu verilerdeki anormallikleri analiz etmek için doğal dil işleme teknikleriyle birlikte büyük dil modelleri kullanılıyor” diyor.
ESET Latin Amerika bilgisayar güvenliği araştırmacısı Martina López, Arjantin platformunun halihazırda 100 milyon aktif kullanıcı sayısını aştığını ve bu nedenle siber suçluların dolandırıcılık yaratmasını cazip hale getirdiğine dikkat çekiyor.
Bu tür bir sorunla karşılaştığınızda, kullanıcı olarak belirli yönleri belirleyebilir ve böylece sahte incelemelere sahip bir ürüne kanmayı önleyebilirsiniz.