ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ЗЛОУПОТРЕБЛЕНИЙ ПРИНЦИПОМ «КЛИЕНТ ВСЕГДА ПРАВ»

В статье исследуется потенциал искусственного интеллекта (ИИ) для предотвращения злоупотреблений принципом «Клиент всегда прав», который часто используется для получения несправедливых преимуществ. Несмотря на то, что права потребителей хорошо защищены, предприятия все чаще сталкиваются с потребительским экстремизмом, проявляющимся в виде неправомерного поведения, такого как необоснованный возврат денег или мошеннические требования об оказании услуг. Технологии искусственного интеллекта, включая машинное обучение и обработку естественного языка, предлагают решения, позволяющие выявлять модели злоупотреблений, анализировать настроения и намерения и автоматизировать процессы принятия решений. Такой упреждающий подход позволяет компаниям выявлять и предотвращать потребительский экстремизм, защищая как свои финансовые интересы, так и благополучие сотрудников. Однако для обеспечения честной и прозрачной практики необходимо учитывать этические соображения, особенно касающиеся предвзятости в системах искусственного интеллекта. Это исследование использует качественный обзор литературы и этическое и правовое моделирование для анализа проблем и возможностей внедрения искусственного интеллекта для противодействия потребительскому экстремизму, отстаивая сбалансированный подход, который защищает как бизнес, так и потребителей.

1. Голанова, Ю.А. Потребительский экстремизм как угроза для предпринимателей / Ю.А. Голанова // Вопросы российской юстиции. – 2021. – № 16. – C. 175-182.

2. Sadykov, M.B. The use of artificial intelligence in law enforcement activity / M.B. Sadykov, S.Ch. Gajanayaka // Вестник Академии правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан. – 2024. – № 1 (31). – Pp. 175-183. – DOI:10.52425/25187252_2024_31_175.

3. B. Morgan. A Global View Of “The Customer Is Always Right” // Forbes [Electronic resource] – Access mode: https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2018/09/24/a-global-view-of-the-customer-is-always-right/ (Access data: 05.10.2024).

4. Cain, K.G. The McDonald’s coffee lawsuit / K.G. Cain // Journal of Consumer & Commercial Law. – 2007. – № 1 (11). – Pp. 14-19.

5. Paterson, J.M. AI in the Home: Artificial Intelligence and Consumer Protection / J.M. Paterson, Y. Maker // The Cambridge Handbook of Private Law and Artificial Intelligence (Cambridge University Press). – 2021. – Pp. 1-15.

6. Nizioł, K. The challenges of consumer protection law connected with the development of artificial intelligence on the example of financial services (chosen legal aspects) / K. Nizioł // Procedia Computer Science. – 2021. – Т. 192. – Pp. 4103-4111.

7. Jaxon, S. Balancing Antitrust and Data Privacy: Tackling Market Power and Safeguarding Consumer Protection in AI Systems / S. Jaxo. – 2024. – 9 p.

8. Soh, J. The executive’s guide to getting AI wrong / J. Soh // Asian management insights (Singapore Management University). – 2022. – № 9 (1). – Pp. 74-80.

9. Vladeck, D.C. Machines without principals: liability rules and artificial intelligence / D.C. Vladeck // Wash. L. Rev. – 2014. – Т. 89. – Pp. 117-150.

10. Lutfiyya, H. Guest Editorial: Special Section on Embracing Artificial Intelligence for Network and Service Management [Electronic resource] / H. Lutfiyya, et al. // IEEE Transactions on Network and Service Management. – 2021. – № 4 (18). – Pp. 3936-3941. – Access mode: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3127543 (Access data: 05.10.2024).

11. A. Curry, G. Abercrombie, V. Rieser. Conv Abuse: Data, Analysis, and Benchmarks for Nuanced Abuse Detection in Conversational: In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2021. – Pp. 7388-7403 [Electronic resource] – Access mode: https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.587 (Access data: 05.10.2024).

12. Xiang, H. AI tools for debunking online spam reviews? Trust of younger and older adults in AI detection criteria [Electronic resource] / H. Xiang, J. Zhou, B. Xie // Behaviour & Information Technology. – 2022. – № 42 (5). – Pp. 478-497. – Access mode: https://doi.org/10.1080/0144929X.2021.2024252 (Access data: 05.10.2024).