„Wenn Amazon davon überzeugt ist, dass die Bewertung gefälscht ist, sperrt oder entfernt das Unternehmen schnell die Bewertung und ergreift bei Bedarf weitere Maßnahmen, einschließlich des Widerrufs der Bewertungsberechtigungen eines Kunden, der Sperrung von Konten bösartiger Akteure und sogar der Klageerhebung gegen die beteiligten Parteien“, sagte das Unternehmen . Der KI-Teil
Laut Amazon analysieren seine Modelle für maschinelles Lernen proprietäre Daten, einschließlich der Frage, ob der Verkäufer in Anzeigen investiert hat (was zu zusätzlichen Bewertungen führen kann), von Kunden übermittelten Missbrauchsberichten, riskanten Verhaltensmustern, Bewertungsverlauf und mehr. Diese großen Sprachmodelle (LLMs) und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache arbeiten zusammen, um Anomalien in Daten zu analysieren, die darauf hindeuten könnten, dass eine Bewertung gefälscht ist oder durch eine Geschenkkarte, ein kostenloses Produkt oder eine andere Form der Erstattung gefördert wird.Das Unternehmen weist außerdem darauf hin, dass es Deep-Graph-Neuronale Netze einsetzt, um komplexe Beziehungen und Verhaltensmuster zu analysieren und zu verstehen, um Gruppen von böswilligen Akteuren zu erkennen und zu beseitigen.„Der Unterschied zwischen einer authentischen und einer gefälschten Bewertung ist für jemanden außerhalb von Amazon nicht immer klar“, sagte Josh Meek, Senior Data Science Manager im Fraud Abuse and Prevention-Team von Amazon.„Zum Beispiel könnte ein Produkt schnell Bewertungen sammeln, weil ein Verkäufer in Werbung investiert hat oder ein tolles Produkt zum richtigen Preis anbietet. Oder ein Kunde denkt vielleicht, eine Rezension sei gefälscht, weil sie schlechte Grammatik enthält“, fügte Meek hinzu.Amazon zieht auch fachkundige Ermittler hinzu, wenn eine Rezension verdächtig ist und zusätzliche Beweise benötigt werden. Im Jahr 2022 blockierte Amazon weltweit mehr als 200 Millionen mutmaßlich gefälschte Bewertungen in seinen Filialen.
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