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El motor de detección visual de Corsearch Zeal 2.0: protección de marcas más inteligente y escalable
- Protección de marca
Las marcas están adoptando tecnología de imagen avanzada para automatizar tareas recurrentes, conectar infracciones y mejorar la velocidad de toma de decisiones en todo el flujo de trabajo de protección de la marca.
Desde fotos de productos a logotipos o envases, la mayoría de las infracciones se basan en activos visuales para engañar a los consumidores. Identificar y actuar sobre este contenido rápidamente y a gran escala es esencial. Sin embargo, muchas plataformas de protección de marcas del mercado siguen basándose en enfoques anticuados: retroinstalación de funciones de IA en sistemas heredados que no se crearon para las amenazas modernas.
El panorama actual de la protección de marcas exige algo más que herramientas adaptadas y revisión manual. Para seguir el ritmo de la evolución de las amenazas, los equipos necesitan sistemas que puedan procesar el contenido visual de forma inteligente, identificar los riesgos con mayor precisión y adaptarse rápidamente a medida que los infractores cambian de táctica. El reconocimiento de imágenes debe ser rápido, flexible y preciso, porque las amenazas sin duda lo son.
A continuación, desglosamos las cuatro áreas principales en las que la tecnología de imagen nativa de IA es fundamental para obtener resultados.
1. Céntrese en las amenazas de alto impacto para proteger su marca más rápidamente
Los malos actores no sólo se mueven más rápido, sino que son cada vez más listos a la hora de ocultarse.
Los ciberdelincuentes utilizan ahora la IA para alterar las imágenes de los productos, lo que dificulta su detección y acelera la rapidez con la que publican y amplían los anuncios. Para los equipos que confían en algoritmos de detección básicos, es casi imposible mantener el ritmo.
Identificar con precisión estas imágenes y sus variantes es clave para conectar y eliminar grandes volúmenes de contenidos infractores y limpiar las plataformas. Muchos sistemas intentan hacerlo mediante algoritmos de coincidencia exacta o de similitud básica. Sin embargo, estos enfoques suelen pasar por alto versiones modificadas de la misma imagen (es decir, recortadas, redimensionadas, recoloreadas o comprimidas), una táctica que los falsificadores despliegan ahora a gran escala con la adopción de la IA generativa. Para agravar el problema, se sabe que algunas herramientas marcan incorrectamente contenidos diferentes como idénticos.
Corsearch Zeal 2.0, nuestra plataforma de protección de marcas basada en inteligencia artificial, utiliza un algoritmo de comparación de imágenes semiexacto que puede detectar una imagen y todas sus formas modificadas. Esto le permite automatizar la aplicación de la ley en todos los anuncios que utilizan la misma imagen, incluso si ha sido editada o transformada.
Las ventajas van más allá del cumplimiento de la normativa. Con un ID de imagen único asignado a cada activo visual, puede realizar un seguimiento de la propagación de imágenes desde una única fuente, identificar vías de fuga o supervisar el cumplimiento de los derechos de imagen tras su expiración. Puede obtener más información sobre las ventajas de esta capacidad en nuestro blog sobre cómo pasar del volumen al valor.
2. Descubra rápidamente infracciones en varias marcas de su cartera.
Cuando cada segundo cuenta, la diferencia entre detectar una amenaza y pasarla por alto a menudo se reduce a la rapidez con que se puede reconocer.
Otras plataformas ofrecen detección de logotipos mediante modelos monomarca, lo que significa que hay que entrenar y mantener un modelo distinto para cada marca. Este método no solo requiere una importante intervención manual, sino que también crea confusión entre marcas o logotipos visualmente similares.
Corsearch Zeal 2.0 introduce un modelo de detección de logotipos multimarca, capaz de identificar logotipos de cientos de marcas en una única arquitectura. En lugar de preguntar "¿Está presente este logotipo?", el modelo pregunta "¿Está presente algún logotipo conocido y, en caso afirmativo, cuál?".
Esta estructura modelo reduce significativamente el tiempo que le lleva incorporar nuevas marcas, evita falsos positivos entre marcas de aspecto similar y garantiza que el contenido raspado que recibe sea más relevante al clasificar automáticamente las imágenes y dirigirlas al espacio de trabajo de la marca correcta. Los datos irrelevantes se filtran o direccionan adecuadamente, lo que permite obtener mejores resultados con menos datos.
3. Construir casos más sólidos con datos más ricos y contextuales
Los malos actores no se basan en un único método para evitar ser detectados por las marcas, las plataformas de comercio electrónico y los agentes encargados de hacer cumplir la ley. Explotan múltiples lagunas, lo que significa que estar atento a las pistas contextuales es clave para descifrar el código.
Comprender la categoría de un producto es esencial para la priorización y la precisión de la aplicación. Sin embargo, muchos sistemas se basan en la categorización del propio sitio web del listado o aplican modelos simplistas que solo tienen en cuenta los datos de texto o imagen de forma aislada.
Corsearch Zeal 2.0 utiliza un modelo de fusión que combina el análisis de imágenes y de texto para determinar la categoría de producto correcta. Esto es especialmente valioso para distinguir entre artículos de aspecto similar que tienen implicaciones muy distintas para la aplicación de la ley; por ejemplo, distinguir entre un producto de marca y un accesorio o complemento.
El modelo global de la plataforma incluye más de 300 categorías predefinidas, lo que permite estructurar inmediatamente los datos de una nueva marca sin necesidad de crear una lógica de categorías específica para el cliente. Si su marca requiere una etiqueta de presentación diferente (por ejemplo, "zapatillas de deporte" en lugar de "zapatos"), puede aplicarse fácilmente sin cambiar el modelo central. Cuando se necesite una mayor granularidad, se pueden añadir categorías "hoja" adicionales de forma global en toda la plataforma.
Esta estructura del modelo no sólo mejora la precisión, sino que también garantiza la estabilidad y escalabilidad a largo plazo. Para saber más sobre cómo estas capacidades se traducen en eficiencias operativas, consulte nuestro blog sobre cómo triplicar la productividad de los analistas mediante la automatización.
4. Detectar indicadores visuales clave para señalar falsificaciones y otras infracciones a escala.
Más allá de los logotipos y las categorías de productos, a menudo hay detalles visuales muy específicos que indican si un artículo es falso. Pueden ser globales, como el envoltorio de plástico del envase, o específicos de una marca, como un color incorrecto en una etiqueta de autenticidad.
Corsearch Zeal 2.0 incluye un modelo avanzado de detección de rasgos que identifica indicadores visuales tanto globales como específicos de la marca. Lo que hace único a este modelo es su capacidad para trabajar con un número muy reducido de ejemplos de entrenamiento, gracias al uso de técnicas de aprendizaje cero y aprendizaje activo.
Con sólo 5 ó 10 ejemplos anotados, puede empezar a detectar automáticamente señales visuales de fraude. Esto es especialmente valioso para carteras de productos grandes o complejas, en las que la moderación manual sería insostenible.
Otros modelos que favorecen una moderación más inteligente
Varios modelos adicionales de Corsearch Zeal 2.0 permiten realizar análisis más detallados y mejorar la automatización:
- Detección de usado frente a nuevo: Determina el estado del producto basándose tanto en el texto como en la imagen.
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): Extrae caracteres latinos de imágenes para facilitar la verificación de números de serie o las búsquedas basadas en texto.
- Detección de SKU: Una clasificación de nivel más profundo que vincula los listados a unidades de mantenimiento de existencias específicas, cuando es pertinente y está justificado por los costes.
Aunque cada uno de estos modelos desempeña un papel de apoyo, juntos le ayudan a reducir la carga manual y a pasar de un enfoque reactivo a otro proactivo.
Construido para la escala, diseñado para el impacto
Lo que une a estas capacidades es que no son añadidos a un sistema antiguo. Corsearch Zeal 2.0 se construyó desde cero con la IA como núcleo, y sus modelos están diseñados para evolucionar.
Esto le permite beneficiarse de una moderación más rápida, una detección más precisa y una automatización real que se amplía a medida que crece su negocio. Además de lo que ya está disponible, la hoja de ruta de la plataforma incluye nuevos avances como el análisis de "fragmentos", que permitirá una detección de imágenes aún más granular.
¿Está listo para ver Corsearch Zeal 2.0 en acción?
Póngase en contacto con nuestro equipo y vea cómo nuestra tecnología de imagen le permite identificar y eliminar infracciones con una precisión y rapidez significativamente mayores.
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