Caso de éxito: Mercado Libre

Descubre cómo optimizamos la detección de fraudes e irregularidades en la plataforma y entrenamos su modelo de Machine Learning.

El desafío

Mercado Libre es una plataforma de comercio y pagos electrónicos que opera en más de 18 países de Latinoamérica. En ella, interactúan casi 73 millones de personas, entre compradores y vendedores. Solo en 2020, generó el envío de 1,7 millones de paquetes por día y sumó 57 millones de nuevos usuarios. La empresa ha logrado posicionarse como líder en la región por garantizar un ecosistema confiable para los usuarios. Sin embargo, el creciente volumen de datos e intercambios en el marketplace hizo que recurriera a Arbusta: Mercado Libre necesitaba un equipo externo que pudiera mejorar el etiquetado de imágenes y textos para ayudar a su modelo de Machine Learning a evitar fraudes y verificar la calidad de las transacciones.

La solución

Nuestro equipo de Machine Learning Training asumió el entrenamiento manual del modelo supervisado de Mercado Libre para ayudarlo a ser cada vez más preciso en la detección de fraudes e irregularidades. Comenzó un proceso de etiquetado manual de las imágenes y textos de la plataforma con el fin de ayudar al algoritmo a verificar: si los logos eran originales o no (image annotation), si las publicaciones infringían políticas de falsificaciones o artículos prohibidos (fakes), si la información que los vendedores brindaban a los compradores era verídica y si los campos de texto de cada publicación habían sido completados correctamente.

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