เงื่อนไขและกฎเกณฑ์ในการสร้างรายงาน | Blacklistseller

เงื่อนไขของการสร้างรายงาน

เงื่อนไขและกฎเกณฑ์ในการสร้างรายงานบน Blacklistseller.com

🍀 เนื่องจากมีผู้ใช้บริการจำนวนมาก ส่งผลให้มีการสร้างรายงานที่หลากหลายเข้ามาในระบบ ทางเว็บไซต์จึงได้กำหนดเงื่อนไขประเภทรายงานที่ไม่อนุญาตให้สร้าง โดยรายละเอียดตามนี้

Blacklistseller.com รวบรวมรายงานที่เกี่ยวข้องกับการฉ้อโกงออนไลน์เท่านั้น

❌ รายงานที่ไม่อนุญาตให้สร้างเข้ามาใน Blacklistseller.com 📌

  1. รายงานประเภท ยืมเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการยืมเงินส่วนตัว
  2. รายงานประเภท ผู้ให้กู้ประจานคนมากู้ (ยกเว้นกรณีไปกู้เงินแล้วโดนโกง สามารถสร้างรายงานได้)
  3. รายงานประเภท แชร์/ออมเงิน/ออมทอง ยกเว้นแต่มีเอกสารแจ้งความประกอบ หรือ มีผู้เสียหายมากกว่า 3 ราย ที่สร้างรายงานเข้ามาในระบบ
  4. รายงานประเภท รับจ้างเล่นพนัน เช่นรับจ้างปั่นบาคาร่า รวมถึงเว็บพนันที่ไปเล่นแล้วถอนไม่ได้ (ไม่สนับสนุนการเล่นการพนันทุกชนิด ถ้าเลิกได้เลิก ถ้าเลิกไม่ได้ หมดตัวแล้วเดี๋ยวจะเลิกได้เอง)
  5. รายงานประเภท ประจาน ที่เน้นลงรูปถ่ายมากกว่าหลักฐานบทสนทนา
  6. รายงานประเภท การซื้อขายที่มีการพูดคุยต่อหน้า มีการพบเจอกัน เช่น รับเหมาสร้างบ้าน นัดพบซื้อของ เนื่องจากสามารถติดตามตัวผู้ขาย/ผู้รับเหมาได้โดยตรง สำหรับการนัดพบรับของจะถือว่าต้องมีการตรวจสอบสินค้าเรียบร้อย โดยจะไม่ถือว่าเป็นการซื้อขายออนไลน์
  7. รายงานประเภท ของไม่ตรงปก/ของไม่ครบ เนื่องจากมีการส่งจริง ประกอบกับหลักฐานในรายงานประเภทนี้ที่เคยได้รับมาไม่มีความชัดเจนเพียงพอ เช่นสีลิปสติกไม่ตรง เหมาผ้ามือสองราคาถูกๆแล้วสิ่งที่ได้รับผิดจากคาดหวัง (แต่สมควรแล้วตามราคา) ซึ่งหากเป็นการผิดพลาดเล็กน้อย จะยังไม่ถือว่าเข้าข่ายฉ้อโกงออนไลน์ โดยจะมีข้อยกเว้นต่อเมื่อหลักฐานผ่านการพิจารณาจากแอดมินตรวจสอบข้อมูล เช่นมีผู้เสียหายหลายราย หลักฐานลงไว้ชัดเจนเพียงพอ มีใบแจ้งความ
  8. รายงานประเภท โอนเงินผิด แปะสลิปและมีแค่แชทบอกขอให้โอนเงินคืน
  9. รายงานประเภท การว่าจ้างต่างๆ เช่นจ้างทำงานแบบเจอตัวกัน จ้างซ่อมแซมบ้าน จ้างทำการบ้าน
  10. รายงานประเภท สลิปปลอม เนื่องจากเป็นสลิปปลอม จะไม่สามารถรู้ชื่อจริงของคนทำได้
  11. รายงานประเภท รายงานคนซื้อ เนื่องจากรูปการณ์แตกต่างจากการซื้อขายออนไลน์ ไม่ได้มีความตรงไปตรงมาเหมือนโอนเงินซื้อของ ควรจะแจ้งความมากกว่า
  12. อื่นๆ ที่ทีมงานพิจารณาอย่างละเอียดแล้วเห็นว่าไม่เข้าข่ายประเภทฉ้อโกงออนไลน์

⚠️ รายงานที่มีเงื่อนไขพิจารณาพิเศษ

รายงานประเภทนี้จะถูกพิจารณาอย่างละเอียดมากกว่าประเภทอื่น เนื่องจากพบว่าคนสร้างรายงานประเภทต่อไปนี้ แนบหลักฐานคุณภาพต่ำกว่ามาตรฐานเทียบกับรายงานประเภทอื่นๆ

  1. รายงานประเภท ซื้อขายไอดีเกม อีเมล์ รหัสเกม ตัวละคร account online
    • ต้องมีบทสนทนาครบถ้วนตั้งแต่เริ่มจนจบ
    • ต้องมีรูปหลักฐานการโอนเงินในบทสนทนา ไม่ใช่เอารูปสลิปมาแปะท้ายลอยๆ
    • ตอนท้ายบทสนทนา คนขายต้องมีพฤติกรรมบล๊อก หรือไม่ตอบกลับหลังได้รับเงิน
    • หากมีผู้เสียหายหลายรายที่ได้รับปัญหาเดียวกัน จะเพิ่มน้ำหนักการพิจารณา

หมายเหตุ: รายงานประเภทนี้จะถูกพิจารณาโดยระบบหลังบ้านเป็นรายกรณีไป โดยจะพิจารณาจากความชัดเจนของหลักฐาน จำนวนผู้เสียหาย และความรุนแรงของการกระทำผิด และไม่แปลกที่รายงานจะโดนระบบลบ เนื่องจากคุณภาพหลักฐานรายงานประเภทพวกนี้ ส่วนใหญ่ต่ำกว่ามาตรฐานของรายงานอื่นๆทั่วไป (ถ้าอยากให้รายงานผ่าน ตั้งใจสร้างรายงานอย่างมีคุณภาพให้เหมือนคนอื่น)

💡 ข้อยกเว้นกรณีพิเศษ

ข้อยกเว้นของการอนุมัติรายงานที่ไม่อนุญาตทั้งหมดข้างต้น จะต้องมีส่วนประกอบอื่นประกอบเพื่อเพิ่มน้ำหนัก เช่นมีผู้เสียหายหลายราย หรือมีเอกสารแจ้งความที่รับเป็นคดี เป็นต้น โดยรายงานที่ไม่ผ่านเกณฑ์ เช่น รายงานประเภทไอดีเกม หากสร้างมาเป็นรายงานแรก และระบบตรวจสอบรายงานพิจารณาแล้วยังไม่ชัดเจนพอ รายงานนั้นจะถูกลบ แต่หากพบว่าภายหลังมีผู้เสียหายใหม่เพิ่มขึ้นจากคนขายคนเดียวกันนี้ และเข้าข่ายคนขายที่ต้องระวัง ระบบเว็บจะดึงรายงานที่ไม่ผ่านเกณฑ์กลับคืนมาโดยอัตโนมัติ พร้อมทั้งพิจารณาว่าคนขายคนนี้มีพฤติกรรมที่เข้าข่ายที่จะผ่่อนปรนอนุมัติรายงานที่มีเข้ามาต่อไปในอนาคต ซึ่งจะเป็นไปตามการพิจารณาของระบบอัลกอริทึมตรวจสอบคุณภาพรายงานของเว็บไซต์


เพราะฉะนั้น การสร้างรายงานที่ไม่ผ่านเกณฑ์ตามข้างต้น ถึงแม้จะถูกลบ แต่จะเป็นการเพิ่มน้ำหนักจำนวนผู้เสียหายจากคนขายรายนั้นๆ และรายงานจะถูกกู้กลับมา เมื่อมีน้ำหนักที่ชัดเจนพอ

✅ รายงานที่ถูกลบเนื่องจากไม่ผ่านเงื่อนไข หากภายหลังพบว่ามีรายงานเข้ามาเพิ่ม มีผู้เสียหายหลายราย คนขายมีพฤติกรรมฉ้อโกงชัดเจน ระบบจะนำรายงานที่ถูกลบไป กลับมาให้อัตโนมัติ

❌ รายงานที่ไม่มีคุณภาพ ดังต่อไปนี้ จะถูกลบออกจากระบบ ❌

  1. รายงานที่ไม่มีบทสนทนาการพูดคุยประกอบอย่างครบถ้วน
    • ต้องลงบทสนทนาตั้งแต่ก่อนโอนเงิน ช่วงโอนเงิน และ ช่วงท้ายให้เห็นว่าคนขายมีการฉ้อโกงอย่างไร เช่นไม่ส่งของ ไม่ตอบ ถูกบล๊อก
  2. รายงานที่ลงรูปถ่ายแนวประจาน (โดยอนุญาตให้ลงแต่รูป profile ประกอบเพื่ออ้างอิงคนขายเท่านั้น เช่น หน้า profile facebook , LINE)
  3. รายงานที่บทสนทนาไม่มีความเกี่ยวข้องกับสลิปโอนเงินที่ลง ตัวอย่างให้เห็นภาพเช่นเอาบทสนทนาทั่วไปมาลง และเอาสลิปอื่นมาแปะท้าย
  4. รายงานที่ไม่มีสลิปโอนเงินประกอบ หรือปกปิดสลิปเกินความจำเป็น เช่นปิดชื่อบัญชีปลายทางที่สลิป
  5. รายงานเท็จ ปลอมแปลงหลักฐานเพื่อกลั่นแกล้ง

📌 หากผิดเงื่อนไขกำหนดข้างต้น ทีมงานจะทำการลบรายงานทิ้งทันที โดยไม่มีข้อยกเว้น 📌

🙅 หากตรวจพบว่ามีผู้ใช้งานคนไหนที่สร้างรายงานด้อยคุณภาพมา จะถูกพิจารณาตัดสิทธิการเข้าถึง (ban)

บริษัทฯ หน่วยงานใดแนะนำให้ใช้ Blacklistseller บ้าง ดูคำรับรองจากองค์กร

🔎 กระบวนการตรวจสอบและคัดกรองรายงานของ Blacklistseller.com

📖 ทำความเข้าใจเรื่องความน่าเชื่อถือของข้อมูล
หลายคนอาจมีคำถามว่า "รายงานไม่มีใบแจ้งความ น่าเชื่อถือได้อย่างไร?"
อ่าน "การยกระดับความน่าเชื่อถือของข้อมูล" เพื่อเจาะลึกแนวคิดว่า ทำไมใบแจ้งความจึงไม่ใช่ตัววัดความน่าเชื่อถือเพียงอย่างเดียว และ Blacklistseller มีบทบาทเสริมตรงไหน

Blacklistseller.com ให้ความสำคัญสูงสุดกับความถูกต้อง ความเป็นธรรม และคุณภาพของข้อมูลรายงาน เพื่อให้รายงานที่เผยแพร่มีความน่าเชื่อถือ และสามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการป้องกันการฉ้อโกงออนไลน์ได้จริง ทุกรายงานที่ถูกส่งเข้ามาจะถูกตรวจสอบผ่านกระบวนการคัดกรองหลายขั้นตอน (Multi-layer Validation)

Risk Assessment Framework

  • Signal-based Analysis — วิเคราะห์จากรูปแบบพฤติกรรมและความสอดคล้องของข้อมูล
  • Cross-report Linking — เชื่อมโยงรายงานกับฐานข้อมูลเชิงโครงสร้าง
  • Weighted Risk Scoring — ประเมินน้ำหนักหลักฐานแบบหลายมิติ
  • Human-in-the-Loop Review — มีการทบทวนโดยทีมงานทุกกรณีที่มีความเสี่ยงสูง

การตรวจสอบขอบเขตประเภทรายงาน

Report Scope Validation

  1. ระบบรับเฉพาะรายงานที่เกี่ยวข้องกับ การฉ้อโกงออนไลน์ เท่านั้น
  2. รายงานที่อยู่นอกขอบเขตจะไม่ถูกอนุญาตให้สร้าง เช่น
    • ยืมเงินส่วนตัว / แชร์เงิน / ออมเงิน / ออมทอง
    • การว่าจ้างงาน การก่อสร้าง หรือธุรกรรมที่มีการพบเจอกันจริง
    • การพนัน เว็บพนัน หรือการรับจ้างเล่นพนัน
  3. ยกเว้นกรณีมีหลักฐานเสริมที่มีน้ำหนักสูง เช่น มีผู้เสียหายหลายราย หรือมีเอกสารแจ้งความ

การตรวจสอบคุณภาพรายงาน

Report Quality Validation

  1. ต้องมีบทสนทนาการพูดคุยครบถ้วน ตั้งแต่ก่อนโอนเงิน ระหว่างโอน และหลังเกิดปัญหา
  2. บทสนทนาต้องสอดคล้องกับหลักฐานการโอนเงิน (สลิป)
  3. ต้องระบุสินค้า บริการ หรือเงื่อนไขการซื้อขายอย่างชัดเจน
  4. ต้องมีสลิปโอนเงินที่อ่านได้ชัดเจน ไม่ปิดบังข้อมูลสำคัญเกินความจำเป็น
  5. ห้ามใช้รูปถ่ายแนวประจาน (อนุญาตเฉพาะรูป profile เพื่ออ้างอิงตัวตนผู้ขาย)

การประเมินน้ำหนักของรายงาน

Evidence Weighting

  1. Seller Fingerprint
    • ความถี่ในการถูกรายงาน (มีผู้เสียหายมากหรือน้อย)
    • ความเชื่อมโยงกับเครือข่ายมิจฉาชีพ
    • รูปแบบบัญชีธนาคารหรือพฤติกรรมทางการเงินที่เข้าข่ายความเสี่ยง
  2. User Fingerprint
    • ประวัติการสร้างรายงานด้อยคุณภาพ หรือผิดเงื่อนไข
    • การสร้างรายงานซ้ำ หรือสร้างรายงานแทนผู้อื่น
    • พฤติกรรมการใช้งานและความน่าเชื่อถือของผู้รายงาน

ระบบตรวจสอบอัตโนมัติด้วย AI และ Data Pipeline

AI-driven Validation & Backend Data Processing

  1. ทุกรายงานจะถูกส่งเข้าสู่ระบบ Backend Data Validation Pipeline กลาง ซึ่งทำงานแบบอัตโนมัติเป็นประจำทุกวัน
  2. ระบบ AI จะทำการประมวลผลหลักฐานทั้งหมดที่ผู้ใช้ส่งเข้ามา เช่น บทสนทนา รูปภาพ และสลิปโอนเงิน พร้อมเชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงโครงสร้างของรายงาน
  3. AI จะทำการตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลในหลายมิติ (Multi-layer Validation) เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของรายงาน
  4. ระบบสามารถตรวจจับและแจ้งเตือนกรณีพบความผิดปกติ เช่น
    • ข้อมูลที่ผู้ใช้กรอกไม่สอดคล้องกับหลักฐานที่แนบมา
    • รายงานที่อยู่นอกขอบเขตของการฉ้อโกงออนไลน์ตามนิยามของระบบ
    • รูปแบบรายงานที่มีน้ำหนักหลักฐานไม่เพียงพอ หรือมีลักษณะเข้าข่ายรายงานเท็จ
    • การประเมินความเสี่ยงจากประวัติข้อมูล เช่น ชื่อหรือบัญชีที่ถูกแจ้งเป็นครั้งแรกจะถูกตรวจสอบเข้มข้นกว่าข้อมูลที่มีประวัติถูกรายงานซ้ำ
  5. ผลลัพธ์จากการประมวลผลของ AI จะถูกส่งต่อเพื่อใช้ประกอบการตรวจสอบเชิงลึกโดยทีมงาน

การตรวจสอบสลิปโอนเงินด้วย AI

AI-based Payment Slip Validation

ระบบใช้ AI Vision เพื่อตรวจสอบสลิปการโอนเงินที่แนบเข้ามา เพื่อประเมินความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูลก่อนนำเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ความเสี่ยง

  1. อ่านข้อมูลจากสลิปด้วย OCR และ Vision Model
  2. ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูล เช่น ชื่อบัญชีผู้รับเงิน เลขบัญชี
  3. เปรียบเทียบข้อมูลที่อ่านได้กับข้อมูลที่ผู้ใช้กรอกภายในรายงาน
  4. ตรวจสอบว่าบทสนทนาและหลักฐานการซื้อขายอ้างอิงการโอนเงินรายการเดียวกัน
  5. วิเคราะห์ความสมเหตุสมผลของข้อมูล เช่น เวลาการโอน ความต่อเนื่องของเหตุการณ์ และความเชื่อมโยงกับข้อมูลอื่นในระบบ
  6. ตรวจจับรูปแบบที่อาจบ่งชี้ถึงการแก้ไขภาพหรือการปลอมแปลงสลิปในเบื้องต้น
  7. สร้างระดับความเชื่อมั่น (Confidence Score) เพื่อใช้ประกอบการพิจารณาในขั้นตอนถัดไป

ผลการตรวจสอบจากระบบจะถูกนำไปใช้ร่วมกับข้อมูลจากบทสนทนา ประวัติรายงาน และการเชื่อมโยงข้อมูลในระบบ เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการประเมินความน่าเชื่อถือของรายงาน

การตรวจสอบโดยทีมงาน

Human Review & Continuous Moderation

  1. ผลการประมวลผลจากระบบ AI และ Data Pipeline จะถูกส่งต่อให้ทีมงานตรวจสอบอย่างละเอียดอีกครั้ง
  2. ทีมแอดมินทำการตรวจสอบข้อมูลและหลักฐานเป็นประจำอย่างสม่ำเสมอ เพื่อควบคุมคุณภาพรายงานที่อยู่ในระบบ
  3. การพิจารณาจะครอบคลุมทั้งบทสนทนา หลักฐานการโอนเงิน รูปภาพ และความสอดคล้องของข้อมูลทั้งหมด
  4. มีการตรวจสอบเชิงลึกในกรณีที่ข้อมูลมีความอ่อนไหว มีข้อโต้แย้ง หรือเข้าข่ายความเสี่ยงสูง
  5. กระบวนการนี้มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการกลั่นแกล้ง การบิดเบือนข้อมูล และรักษาความเป็นธรรมให้กับทุกฝ่าย

AI data pipeline สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูล

AI-Powered Data Cleaning & Similarity-Based Error Detection

  1. นอกเหนือจากการตรวจสอบโดยทีมงาน ระบบยังใช้ AI และ Machine Learning ในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูล เช่น การพิมพ์ผิด (typo) ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน หรือข้อมูลที่ซ้ำซ้อน
  2. ระบบ AI จะวิเคราะห์ความคล้ายคลึงของข้อความโดยใช้เทคนิค Fuzzy Matching และ Semantic Similarity เพื่อระบุว่าข้อมูลที่ดูแตกต่างกันเป็นข้อมูลเดียวกันหรือไม่
  3. ระบบจะ ไม่ดำเนินการแก้ไขข้อมูลโดยอัตโนมัติ หากความมั่นใจต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด โดยจะส่งเข้าสู่กระบวน Human-in-the-Loop

ระบบตรวจสอบแก้ไขความถูกต้องข้อมูลของ Blacklistseller


*Our proprietary validation engine has been optimized to such high efficiency that LLM/Deep Learning models are no longer required for current core processing.
Retrieval + Rules LLM / Deep Learning Governance
1. Load Database schema date-range
Load data → check schema
validate data format drop invalid
↓
2. Normalization normalize
Normalize Thai language / Remove special characters / Convert to lowercase / Standardize token
NFC zero-width prefix strip
→
3. URL + Pattern Hygiene data cleansing
Cut tracking parameters, standardize social media handles, extract URLs.
utm/fbclid handle normalize remove delimiters bank format
↓
4. Quality Gates policy
Filter common words, minimum length, cross URL-path IDs, validators for bank data
keyword block min length entropy threshold
↓
5. Candidate Retrieval fast
TF-IDF character n-grams / ANN index to retrieve the top-K most likely matching candidates for each field.
TF-IDF top-K
→
6. Deterministic Verification precise
Fuzzy logic / field-specific scoring / length guard / token rules
WRatio token-aware length guard
↓
7. LLM Normalization & Typo Reasoning LLM
LLM recommends correction, alias, or different entity by analyzing context along with policy-guided prompts.
prompt + policy recommendation correction
→
8. Deep Learning Embeddings ML
text embeddings → semantic similarity → detect aliases / obfuscation patterns

Embeddings cannot directly trigger identity merge. Only influence risk scoring.
embeddings semantic sim obfuscation
↓
9. Entity Resolution + Linkage Graph graph
Combine signals → build a linkage graph → compute a composite risk score and cluster suspicious identities.
multi-signal scoring cluster / communities risk propagation explainable links
↓
10. Decision Engine thresholds
Auto-fix (very high confidence), Suggest fix (medium), Human review (high impact), Reject/ignore (low)
≥ 92% semi-auto 85–91% fast-review < 85% manual
→
11. Outputs & Artifacts audit
Artifacts + correction actions + execution script for data fixes
artifact output execution pipeline ORM
↓
12. Human-in-the-Loop UI review
Review queue + evidence (report_ids, frequency, diffs, LLM explanation) → approve/reject → feedback captured
approve/reject evidence panel audit trail
↓
13. Monitoring & Drift Detection governance
Track precision/recall proxy, alert on drift (new patterns), flag anomalies, measure false positives
drift alerts anomaly trends
→
14. Active Learning Loop feedback
Use human feedback → refine params/algorithm
labeled pairs prompt tuning conditioning tuning

📌 ข้อมูลรายงานของเว็บไซต์ (User Generated Content)

  • ข้อมูล รายงาน หลักฐาน และเนื้อหาทั้งหมดที่ปรากฏบนเว็บไซต์ Blacklistseller.com เป็นข้อมูลที่ถูกจัดทำและนำเข้าโดยผู้ใช้งาน (User Generated Content)
  • เว็บไซต์ทำหน้าที่เป็นเพียงแพลตฟอร์มสำหรับรวบรวม แสดงผล และช่วยตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลในระดับหนึ่ง เพื่อยกระดับความน่าเชื่อถือและลดความคลาดเคลื่อนของรายงาน
  • แม้ระบบจะมีการตรวจสอบ คัดกรอง และประมวลผลข้อมูลด้วยเทคโนโลยี รวมถึงการตรวจสอบโดยทีมงาน เว็บไซต์ไม่สามารถรับรองความถูกต้องครบถ้วนของข้อมูลในทุกกรณีได้ เนื่องจากข้อมูลต้นทางทั้งหมดมาจากผู้ใช้งาน
  • แพลตฟอร์มไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อยืนยันว่าเหตุการณ์ใดเป็นความผิดทางกฎหมายแล้วเสร็จ แต่มีวัตถุประสงค์เพื่อสะท้อนระดับความเสี่ยงจากข้อมูลที่ปรากฏในระบบ
  • การตัดสินใจใด ๆ ที่เกิดขึ้นจากข้อมูลดังกล่าว ควรเป็นไปตามกระบวนการประเมินภายในของผู้ใช้งานข้อมูล
  • หากภายหลังพบว่าข้อมูล รายงาน หรือหลักฐานใดไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือมีการบิดเบือนข้อเท็จจริง ผู้ใช้งานสามารถแจ้งให้เว็บไซต์ตรวจสอบเพิ่มเติมได้
  • เว็บไซต์ขอสงวนสิทธิ์ในการแก้ไข ระงับการแสดงผล หรือถอดถอนรายงานใดๆ ออกจากระบบ หากตรวจพบว่าข้อมูลไม่ถูกต้อง เข้าข่ายรายงานเท็จ หรือฝ่าฝืนเงื่อนไขการใช้งาน เพื่อรักษามาตรฐาน คุณภาพ และความเป็นธรรมต่อผู้ใช้งานทุกฝ่าย

สำหรับใครที่มีปัญหาในการสร้างรายงาน ติดต่อทีมงานได้ที่ LINE   ไลน์กลุ่ม
🏠 กลับสู่หน้าหลัก