Des contrôles proactifs rigoureux
Nous utilisons des techniques avancées de machine learning et de réseaux neuronaux graphiques pour surveiller de manière proactive tous les aspects de notre boutique afin de détecter les produits ou contenus potentiellement frauduleux, illicites, non authentiques, non conformes ou dangereux. Ces systèmes fonctionnent en continu, à chaque étape du processus, à savoir dès qu’une personne essaie de créer un nouveau compte vendeur, de mettre en vente un produit ou de mettre à jour une page de produit. Amazon intègre en permanence les observations formulées par les clients, les marques et d’autres acteurs.
Amazon utilise des technologies de pointe et des experts humains pour vérifier l’identité des vendeurs potentiels. Les vendeurs potentiels sont tenus de fournir diverses informations, telles qu’une pièce d’identité avec photo émise par le gouvernement, des informations fiscales et des coordonnées bancaires. Nous utilisons des méthodes avancées de détection d’identité telles que la détection des falsifications de documents, la vérification avancée des images et des vidéos, ainsi que d’autres technologies pour confirmer rapidement l’authenticité des documents d’identité délivrés par le gouvernement et établir s’ils correspondent à la personne qui demande à vendre dans notre boutique. Outre la vérification de ces éléments, les systèmes d’Amazon analysent de nombreux points de données, y compris des signes comportementaux et les relations avec des acteurs malintentionnés déjà repérés afin de détecter et de prévenir les risques.
En savoir plus sur la façon dont Amazon vérifie les vendeurs
Pour empêcher que des produits dangereux ne se retrouvent entre les mains des clients, nous intervenons avec nos contrôles de validation proactifs et rigoureux dès qu’un nouveau vendeur commence à créer un compte. Lorsque les vendeurs ont été vérifiés et que les produits sont mis en vente, notre technologie avancée de machine learning analyse chaque semaine les produits mis en vente et les interactions avec les clients, afin de détecter tout signe d’abus ou de problème de sécurité. Nous enquêtons, identifions et retirons des produits de notre magasin en cas de problème ou de rappel, en collaboration avec les vendeurs, les fabricants, les marques et les agences gouvernementales afin d’agir rapidement et, si nécessaire, nous mettons en place de nouveaux contrôles proactifs.
Dès qu’un vendeur tente de créer un compte ou qu’un produit est mis en vente dans notre boutique, notre technologie avancée de machine learning recherche les contrefaçons , les fraudes et autres formes d’abus potentielles. Ces modèles de machine learning ingèrent et mémorisent en permanence de nouvelles informations provenant d’avis d’infraction valides ou de commentaires clients, ce qui contribue à rendre notre technologie encore plus efficace pour identifier les acteurs malintentionnés et réduire la contrefaçon à néant.
La technologie automatisée d’Amazon analyse chaque jour des milliards de tentatives de modification des pages détaillées des produits pour détecter des signes potentiels d’abus, notamment la création de nouvelles mises en vente et la modification des mises en vente existantes. Nos outils tirent parti des techniques avancées de machine learning pour empêcher les tentatives de mise en vente de produits contrefaits ou en infraction, en analysant les mots-clés, les textes et les logos qui sont identiques ou similaires à des marques commerciales déposées ou à des œuvres protégées par des droits d’auteur.
Amazon apprécie les commentaires authentiques, qu’ils soient positifs ou négatifs, mais interdit strictement les faux commentaires qui induisent intentionnellement les clients en erreur en fournissant des informations qui ne sont pas impartiales, authentiques ou destinées au produit ou service en question. Nos modèles de machine learning analysent des milliers de données pour détecter les risques, tandis que nos enquêteurs experts utilisent des outils sophistiqués de détection des fraudes pour identifier et empêcher les faux commentaires d’apparaître dans notre boutique. Lorsque nous soupçonnons fortement qu’un commentaire n’est pas authentique, nous le supprimons complètement, de sorte qu’il n’apparaît pas dans la boutique.
