ジェニファー: このような場所での不正管理は、この仕事を始めてからかなり変わったと彼は言います。 たとえば、いくつかの簡単な質問に基づいてフィルターを設定していました。
デビッド・コスト: 見たことのあるお客さんでしたよね？ 私たちが探す特定のフラグがあり、誰かが手動でそれらの注文を調べて、その注文が良いかどうかを推測する必要がありました. 出荷して、それが良くないことが判明した場合は、小売業者である私たちがその損失を負担します。 まるで誰かがそれらの商品を盗んだかのようです。 万引きと同じです。 ビジネスに実際の影響を与える可能性があることを知っており、その可能性があるため、注意が必要です。 用心しすぎると、良い商売を遠ざけてしまいます。 つまり、適切な有効な支払い方法を持っている顧客を連れて行き、彼らにノーと言うことほど悪いことはありません. ごめん。 見た目が良くないので、発送しません。
ジェニファー: レインボーがこれに反対したのは、他国のバイヤーとの取引でした。
デビッド・コスト: 彼らはカリブ海の島の1つから注文しています. つまり、彼らの請求先住所はカリブ海の住所であり、商品は主にフロリダまたはテキサスの再発送業者の住所に発送され、そこで一連の注文がまとめられて島に送られますよね? そして、彼らはそれらの島々に連れて行かれます。 これらは優良な顧客ですが、従来の詐欺では、外国のクレジット カード、外国の住所、米国の配送先住所を確認できるため、あらゆる種類の警鐘が鳴らされます。 AI の高度化により、注文の良し悪しを正確に判断できるようになったことで、カスタマー サービスのレベルを向上させることができました。ビジネスへの潜在的な損失。当社が履行して出荷し、その後支払いを受けられない注文によるものです。
ジェニファー: Rainbow は詐欺検出会社である Signifyd のツールを使用しており、最近では注文の 1% 未満しか拒否されていないと彼は言います。
デビッド・コスト: 以前は、これをすべて手動で行う必要がありました。Google マップにアクセスして住所を検索し、その住所が正当なものであるかどうかを確認していました。 洗練された技術により、あなたが誰であるか、他のどこで注文したか、デバイスのデジタル ID、請求先住所と配送先住所の間の距離を知ることができます。 非常に多くの要因。 繰り返しますが、5、6 年前でさえ、そのプロセスは手作業で、1 日か 2 日かかることもありましたが、今ではほんの一瞬で作成されています。
ウィル・ダグラス・ヘブン： つまり、これは昨日私に起こったことで、実際には、テキストメッセージを受け取りました。 私は自分の車をガレージに持って行って、いつもより多額の金額を付けました。
ジェニファー: それは、Tech Evaluation のシニア AI エディターである Will Douglas Heaven です。