Amazon ने किया फर्जी रिव्यू और स्कैम का पर्दाफाश, जानें विवरण

ऑनलाइन शॉपिंग पर भरोसा करने वाले करोड़ों उपयोगकर्ताओं के लिए एक महत्वपूर्ण खबर आई है। विश्व की प्रमुख ई-कॉमर्स कंपनी Amazon ने अपनी पहली ‘ट्रस्टेड शॉपिंग एक्सपीरियंस’ रिपोर्ट में कई चौंकाने वाले आंकड़े पेश किए हैं। इस रिपोर्ट के अनुसार, 2025 में कंपनी ने वैश्विक स्तर पर 1.5 करोड़ से अधिक नकली उत्पादों को जब्त किया और करोड़ों संदिग्ध फर्जी रिव्यू को अपने प्लेटफॉर्म पर आने से रोका।

नकली सामान पर बड़ी कार्रवाई

रिपोर्ट में बताया गया है कि ऑनलाइन मार्केटप्लेस पर नकली उत्पादों का खतरा लगातार बढ़ रहा है। इसे रोकने के लिए Amazon ने पिछले वर्ष बड़े पैमाने पर अभियान चलाया। कंपनी ने चीन समेत कई देशों की एजेंसियों और ब्रांड्स के साथ मिलकर 70 से अधिक छापेमारी की, जिससे नकली सामान बनाने और बेचने वाले नेटवर्क पर सीधा प्रहार किया गया।

AI और मशीन लर्निंग बना सबसे बड़ा हथियार

Amazon अब केवल मैन्युअल चेकिंग पर निर्भर नहीं है। कंपनी उन्नत AI और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग कर रही है, जिससे संदिग्ध गतिविधियों की पहचान पहले ही की जा रही है। इसी तकनीक की मदद से करोड़ों फर्जी रिव्यू और स्कैम्स को उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने से पहले ब्लॉक किया गया, जिससे ग्राहकों को सही उत्पाद चुनने में सहायता मिलती है।

100 से ज्यादा फर्जी वेबसाइट बंद

नकली रिव्यू और स्कैम को बढ़ावा देने वाली 100 से अधिक वेबसाइट्स को भी बंद किया गया है। ये वेबसाइट्स उपयोगकर्ताओं को गुमराह कर उत्पादों की फर्जी लोकप्रियता दिखाती थीं। इस कार्रवाई का उद्देश्य ऑनलाइन शॉपिंग सिस्टम को और अधिक पारदर्शी बनाना है।

32,000 से ज्यादा लोगों पर कार्रवाई

Amazon की Counterfeit Crimes Unit (CCU) ने 2020 से अब तक 14 देशों में 32,000 से अधिक संदिग्ध व्यक्तियों और नेटवर्क्स के खिलाफ कार्रवाई की है। इन मामलों में कानूनी कार्रवाई के साथ-साथ कानून प्रवर्तन एजेंसियों को भी जानकारी दी गई है, जिससे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सख्ती बढ़ी है।

यूजर्स के लिए क्या मतलब?

इस पूरी कार्रवाई का सीधा लाभ ग्राहकों को मिलने वाला है। अब उपयोगकर्ताओं को नकली उत्पाद मिलने का खतरा कम होगा और रिव्यू सिस्टम भी अधिक भरोसेमंद बनेगा। हालांकि, विशेषज्ञों का मानना है कि उपयोगकर्ताओं को भी सतर्क रहना चाहिए और केवल भरोसेमंद विक्रेताओं से ही खरीदारी करनी चाहिए।

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