La lucha contra las falsificaciones costó 700 millones de dólares a Amazon en 2020: 10.000 empleados y machine learning para detectar imitaciones

La lucha contra las falsificaciones costó 700 millones de dólares a Amazon en 2020: 10.000 empleados y machine learning para detectar imitaciones
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Amazon detectó seis millones de cuentas que pretendían comercializar productos falsificados en su plataforma en 2020, un proceso de investigación para el que usó herramientas de machine learning, en el que trabajaron más de 10.000 empleados en todo el mundo y que costó a los de Jeff Bezos más de 700 millones de dólares, según han informado en una nota.

Este proceso de verificación habría detectado esos seis millones de cuentas fraudulentas antes de que pusiesen sus productos falsificados a la venta, según asegura Amazon. A pesar de ello, un 6% de los vendedores que pretendían comercializar imitaciones consiguieron pasar todos los controles previos del ecommerce y publicaron sus artículos en la plataforma, para luego ser detectados en otras revisiones.

Además, el gigante del comercio electrónico ha informado de que incautó dos millones de imitaciones que fueron enviadas a sus centros logísticos antes de que fuesen remitidas a los clientes. Amazon indica que destruyó todos esos productos para evitar que volvieran al mercado.

El ecommerce también asegura que menos de un 0,01% de los productos vendidos en su plataforma recibieron una denuncia por falsificación en 2020.

El proceso de verificación de Amazon

La compañía de Jeff Bezos combina el uso de la tecnología con el trabajo de un equipo humano compuesto por más de 10.000 trabajadores para sus procesos de verificación.

Una vez se ha producido el registro de los potenciales vendedores, y antes de que sus productos se publiquen para la venta en la plataforma, los empleados de Amazon hacen una serie de comprobaciones de todos los datos facilitados. En primer lugar, comparan la información con los registros gubernamentales para verificar que son auténticos, como su código de identificación fiscal. También se pone en contacto con los proveedores de servicios de pago especificados por el comerciante para saber dónde se depositarán los pagos y la identidad de la persona asociada a la cuenta o cuentas.

Por otra parte, investiga las direcciones físicas proporcionadas por el vendedor y envía, mediante correo postal, unos documentos que incluyen un código único para ese usuario, de tal forma que sólo podrá validar su cuenta si recibe esa carta. Además, los empleados de Amazon realizan una entrevista personal al comerciante, a través de videollamada o en las oficinas físicas del gigante del comercio electrónico, para verificar su identidad.

Por otra parte, el ecommerce también hace uso de la inteligencia artificial y el machine learning para detectar productos de imitación. A través de un sistema de visión artificial, similar al que utiliza para detectar fallos de fabricación y producción, usa cámaras de vídeo y herramientas de IA para analizar los detalles de los productos y detectar las variaciones que pueden indicar que se trata de una falsificación.

Para ello, la herramienta de inteligencia artificial compara el producto del vídeo con unas imágenes de referencia de los artículos originales que Amazon tiene almacenadas en sus servidores y avisa de las posibles anomalías a los empleados de los centros logísticos antes de que sea enviado.

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