Amazon發布Project Zero計畫，用機器學習每天從50億件商品中找出仿冒商品

Amazon宣布啟動Project Zero計畫，協助品牌業者利用Amazon的機器學習技術，加上自己對自家商品的知識，來找出仿冒商品，該計畫包含自動化保護、自助移除仿冒商品（Self-service counterfeit removal）和商品編號（serialization）3項工具。Amazon表示，Project Zero計畫的目標是要確保消費者在Amazon平臺購買的都是正版商品。

首先，自動化保護工具利用機器學習技術偵測Amazon商店的商品，並主動刪除可疑的仿冒商品，品牌業者提供了標誌、商標和其他關鍵的品牌相關數據，Amazon每天掃描超過50億件更新的商品，從中找出可疑的仿冒商品，在過去測試的實驗中，與過去依賴品牌提交仿冒品報告的方式相比，該模型平均能夠主動多找出100倍的仿冒商品。

而自助移除仿冒商品工具則是提供品牌業者自行移除假貨的功能，過去，品牌業者必須先提交報告給Amazon受理，經過Amazon調查和審核完畢後，才能移除仿冒商品，現在透過Project Zero計畫，品牌業者不需要經過Amazon就可以將仿冒的商品移除，且這些仿冒商品的資訊會匯入自動化保護工具中，用來優化主動找出仿冒商品的準確率。

最後，Amazon平臺上的每一項商品都有一個獨特的編號，商品編號服務即是Amazon用來掃描商品，並確認商品販賣授權的方式，透過商品的編號，Amazon現在可以在消費者購買商品後，掃描商品的真實性，並在交易完成之前，阻止仿冒品銷售到消費者手中。