1.用AI打假
在跨境電商領(lǐng)域，退貨一直是懸在賣家頭上的“達摩克利斯之劍”。而隨著AI技術(shù)的不斷升級，平臺與賣家對“反向欺詐”的防御戰(zhàn)，已從人工審核邁入智能對抗的新階段。
日前有消息稱，聯(lián)合包裹旗下物流公司Happy Returns正在測試人工智能工具Return Vision，通過識別可疑包裹、分析內(nèi)容并轉(zhuǎn)交人工復核的方式，應(yīng)對部分消費者的欺詐性退款。
用AI識別假貨 圖源：CBS NEW
Happy Returns 首席執(zhí)行官 David Sobie 表示，據(jù)估計，美國每 10 件退貨商品中就有一件是欺詐性的。詳細來看，許多消費者會退回低價仿品而非原商品，公司本次測試AI功能便是重點應(yīng)對該現(xiàn)象。
這并不是空話，而是有數(shù)據(jù)支撐的，甚至是普遍現(xiàn)象。在美國零售聯(lián)合會和Happy Returns 進行的一項新調(diào)查中，數(shù)據(jù)顯示，36% 的購物者承認會訂購多件商品但只保留部分（即“試穿退貨”），27% 的人會在退貨前穿著或損壞商品，更有20% 的消費者坦言曾用低價仿品替換正裝商品后退回。
數(shù)據(jù)預測稱，欺詐性退貨平均每單造成的損失約為261美元。并預計到2025年底，全美退貨商品價值將達8500億美元，若按9%的欺詐率計算，僅此一項，零售業(yè)就將蒙受超過760億美元的隱性損失。
傳統(tǒng)依賴人工開箱驗貨的方式不僅效率低下，且成本高昂。但現(xiàn)在，Happy Returns正加倍投入人工智能技術(shù)，構(gòu)建一道自動化防線，通過識別可疑的退貨模式并分析商品以驗證其真?zhèn)危瑥亩l(fā)現(xiàn)欺詐性退貨并扣留退款。
員工正在檢查退回的商品?圖源：CBS NEWS
詳細來看，處理中心的AI篩選系統(tǒng)會將退貨商品的圖片與賣家產(chǎn)品目錄中的商品進行比對，如果找不到匹配項，就不會進行退款，核心目標是精準打擊“調(diào)包退貨”。
雖然目前人工智能依然無法檢測所有形式的退貨欺詐，例如顧客退回已穿過或損壞的商品這種“試穿退貨”還是難以識別，但或許在不久的將來，這類問題也會有更好的解決方案。
2.欺詐退貨猖狂
其實關(guān)于退貨，一直是跨境賣家繞不開始的問題。此前美國零售聯(lián)合會及多家機構(gòu)數(shù)據(jù)就指出，上一年美國零售退款總額達到驚人的8900億美元，數(shù)字的背后則是無數(shù)賣家承擔更多的成本支出。
零售退款總額居高不下?圖源：nrf
同樣的情況不止發(fā)生在美國，在很多電商市場都上演著，類似的劇情。
據(jù)Visa發(fā)布的《2025年全球支付和電子商務(wù)欺詐報告》顯示，拉美地區(qū)雖然電商發(fā)展迅猛，但電商欺詐率也是相當高，其中退款政策濫用是最常見的一種電商欺詐方式。
拉美地區(qū)電商欺詐率最高?圖源：visa acceptance
但需要注意的是，如果是正常退貨那賣家承擔無可厚非，倘若欺詐性退貨的情況越來越猖獗，不僅會提高賣家的成本，這對消費者來說不見得是好事。
David Sobie表示：“少數(shù)不法分子的欺詐性退貨行為會影響到所有消費者，這可能意味著商家會收緊退貨政策，或者開始收取手續(xù)費。”
話又說回來，AI的介入并非一勞永逸，它既可以成為識別欺詐性退貨的幫手，也能可能被不安好心的人用來欺騙賣家的手段。
近期，已有多起案例顯示，不法買家開始利用AI圖像生成工具，偽造商品破損、污染或有瑕疵的“證據(jù)”照片，以此騙取退款，這些由AI生成的圖片細節(jié)逼真，極具迷惑性。
AI生成的假圖片 圖源：AMZ運營星球
總的來說，這場由AI攻防戰(zhàn)揭示的，是跨境電商在高速增長后面臨的深層信任挑戰(zhàn)。
面對這種情況，建議跨境賣家構(gòu)建一個更加完備的防御體系，例如積極利用平臺工具，利用技術(shù)手段進行第一道過濾，高價值商品在出庫時進行更細致的拍照或錄像存檔，建立自己的客戶行為數(shù)據(jù)庫，標記異常賬號和高風險訂單，提前規(guī)避風險等。
而Happy Returns引入AI對抗退貨欺詐，則是跨境電商行業(yè)走向精細化、合規(guī)化運營的一個縮影。對賣家來說，意味著風控能力將成為出海的核心競爭力之一，而對行業(yè)而言，則需要共同協(xié)作，構(gòu)筑一個讓誠信者受益、讓欺詐者卻步的健康生態(tài)。
