Яндекс Маркет внедрил ИИ для поиска подозрительных заказов с оплатой в ПВЗ — нейросети быстрее выявляют мошенников

Если заказ выглядит подозрительно, ИИ даст сигнал

Маркетплейс обучил искусственный интеллект с помощью данных о предыдущих заказах и выявленных аномалиях в поведении пользователей. Алгоритм анализирует каждый новый заказ, оформленный с оплатой на месте в ПВЗ, и присваивает ему уровень риска. Оценка формируется автоматически на основе совокупности параметров и данных.

Если заказ выглядит подозрительно, система направляет сигнал специалистам службы контроля качества. Сотрудник вручную проверяет ситуацию и принимает окончательное решение — можно ли выдать товар и какой способ оплаты для него будет доступен.

Борьба с мошенничеством в пунктах выдачи

Новая система позволяет оперативно реагировать на попытки махинаций, в том числе на схемы, при которых злоумышленники пытаются забрать дорогостоящие товары из ПВЗ без оплаты. В таких случаях риски ложатся на владельцев пунктов выдачи и продавцов, работающих на площадке.

В пресс-службе Яндекс Маркета сообщили редакции Russian Business, что информация о критериях подозрительных заказов не раскрывается в целях безопасности.

ИИ уже используется на Маркете — в борьбе с контрафактом

Искусственный интеллект на платформе используется и для других задач. В частности, Яндекс Маркет применяет его для автоматической обработки и классификации жалоб пользователей на поддельные товары. Алгоритмы помогают быстрее выявлять потенциальные нарушения и передавать их на проверку специалистам.

По данным компании, совместная работа автоматических решений и человеческих усилий в лице модераторов уже даёт эффект: доля жалоб на контрафактные товары сейчас не превышает 0,08% от общего числа заказов. По данным компании, обработка жалоб ускорилась в 2,3 раза, а затраты на эту работу снизились в 1,5 раза по сравнению с полностью ручной схемой.

Контекст

В декабре Яндекс внедрил ИИ-агента для поиска уязвимостей в коде. В сервисе появились ИИ-инструменты для автоматической проверки безопасности кода и поддержки командной разработки.

Ассистент анализирует код, выявляет уязвимости, оценивает уровень риска и предлагает варианты исправлений, что помогает разработчикам и сокращает время проверки безопасности с часов до нескольких минут.