美退货9%是骗局！AI防欺诈，跨境利润不再流失

在2025年这个充满变革与机遇的年份，全球电子商务依然保持着强劲的增长势头。商品交易的便捷性前所未有，但随之而来的，是物流与售后环节的复杂挑战，其中，“退货”这一环节尤其引人关注。作为电商生态链中不可或缺的一环，高效合理的退货流程是提升消费者体验、维护品牌信誉的关键。然而，伴随退货量激增而来的欺诈行为，正逐渐成为海外零售商们普遍面临的棘手难题，其带来的经济损失不容小觑。面对这一困境，利用前沿技术进行智能化管理，正成为行业探索的新方向。

近期，海外市场传来了关于物流巨头UPS旗下Happy Returns公司积极布局智能防范退货欺诈的消息。这家专注于无纸化、无包装盒退货处理服务的创新企业，正在其业务中引入人工智能（AI）技术，旨在更有效地识别和打击日益猖獗的欺诈性退货行为。这一举措，无疑为整个电商物流行业，尤其是中国跨境电商从业者，提供了值得深思和借鉴的范本。

据海外机构估算，2025年美国零售商品的退货总额预计将达到约8499亿美元，占据总销售额的15.8%。在如此庞大的退货体量中，约有9%的退货被认定为欺诈性行为。这意味着，海外零售商每年将因欺诈性退货蒙受数百亿美元的巨大损失。这种欺诈，通常表现为消费者申请商品退款后，寄回价值较低、或是与原商品不符的“替代品”，使得商家无法进行二次销售，从而造成直接的经济损失和库存管理混乱。

为了应对这一挑战，Happy Returns公司积极推出了一款名为“Return Vision”的AI欺诈检测工具。这款工具目前正在与数家知名品牌进行试点合作，其中包括服装零售商Everlane、Revolve以及运动品牌Under Armour。这些品牌正是在退货欺诈中受损严重的典型代表。Return Vision的核心功能在于，它能够智能地标记可疑包裹，随后深入分析其内含物品的状况，并最终将这些标记的包裹交由专业人员进行人工审计，以最终核实欺诈行为并中止退款流程。

Happy Returns所提供的退货服务模式，本身就具有极高的便捷性。消费者无需包装盒或打印退货标签，只需将不想要的商品带到遍布Ulta Beauty、Staples或UPS门店的近8000个“退货站”中的任意一处。工作人员在现场对商品进行扫描、打包和贴标后，这些商品会被集中装入大型集装箱，每日送往处理中心。这种高效率的集中处理方式，显著节省了零售商的时间和运营成本。然而，这种极度便利的服务在吸引大量普通消费者的同时，也意外地为一些不法分子提供了可乘之机，他们利用退货流程的便捷性，试图实施欺诈，往往还能迅速获得退款。

Happy Returns首席执行官David Sobie透露，Return Vision工具的测试工作已于2025年11月初启动，并在随后的2025年年末假日购物季期间，会有更多零售商加入到这项工具的试用中来，共同应对退货高峰期可能出现的欺诈挑战。

Everlane的物流与履约总监Jim Green对此深有体会。他指出，退货本身就已是零售商利润的一大“拖累”，因为商品退回涉及的运输费、商品再加工成本以及重新上架的费用，都是实实在在的支出。对Everlane而言，其85%的美国国内在线退货都通过Happy Returns的线下投递和整合网络完成。他强调，如果收回来的不是真正的商品，那更是“雪上加霜”，仅Everlane一家，每年因此造成的损失就可能高达数十万美元。这种损失不仅是商品价值本身，更包括了后续处理、库存管理等方面投入的隐性成本。

面对日益复杂的欺诈手段，各方都在积极探索对策。除了Happy Returns，行业内的其他巨头也正采取行动。例如，亚马逊（Amazon）的退货服务同样运用了自动化工具来识别潜在的高风险退货，并辅以人工物理检查作为保障。联邦快递（FedEx）虽然未就此立即发表评论，但其作为头部物流服务商，无疑也在关注并寻求此类解决方案。而美国邮政（United States Postal Service）也已开始逐步推广其无包装盒退货服务。

外媒2025年发布的相关观察显示，虽然多家大型咨询机构调查的业界高管普遍认为生成式AI终将彻底改变其业务模式，但对于其在各自组织内部的实现速度，他们正在进行更为审慎的评估。与此同时，Happy Returns与美国零售联合会联合进行的调查显示，在受访的商家中，高达85%的商家已经在使用AI或机器学习技术来识别和打击欺诈行为，但从实际反馈来看，效果仍然参差不齐。Happy Returns方面也明确表示，其当前的AI程序主要专注于识别“调包”等不符商品退货，对于例如消费者穿戴后退货（“wardrobing”）或故意损坏后退货等其他形式的欺诈，目前尚未能全面覆盖。

那么，Happy Returns的“Return Vision”究竟是如何运作的呢？

其AI欺诈检测工具的工作流程，从消费者在线发起退货请求的那一刻便已启动。系统会智能地标记那些可能存在异常的退货行为，例如，商品刚送达不久就立即发起退货、同一个消费者使用了多个关联邮箱地址进行退货，或者该消费者曾有过可疑的退货记录等。

当消费者将商品送至线下退货点时，工作人员在扫描商品入库时，可以通过系统查看商品的原有照片，并与实际退回的商品进行比对。对于那些明显不符的商品，工作人员可以当场拒绝接收。当然，仅靠人工比对仍有其局限性，特别是在细微之处的识别上。Happy Returns首席执行官Sobie指出，有时肉眼难以分辨商品间的微小差异，而AI恰好能弥补这一不足。

一旦退货商品被送达Happy Returns位于加利福尼亚州、宾夕法尼亚州和密西西比州的处理中心，人工审计团队便会开箱检查那些被AI系统标记为“可疑”的包裹。他们会为包裹内的物品拍摄照片，并将这些照片再次输入AI工具。AI会利用图像识别技术，将实际退回商品的图片与系统中预期的商品信息进行精确比对，从而识别出潜在的差异和异常。最终，由人类团队对AI的评估结果进行复核，并作出是否构成欺诈的最终判断。

Everlane的Jim Green举例说明：“如果你退回一双价值300美元的靴子，结果却寄来一双旧的脏运动鞋，这显然应该立即被发现。而Return Vision的作用，就是为那些不那么明显的欺诈情况，提供一层额外的保护屏障。”

根据Happy Returns提供的数据，在其整个退货网络中，只有不到1%的退货会被AI工具标记为“高概率欺诈”，而在这些被标记的商品中，最终被确认为欺诈的比例约为10%。尽管比例看似不高，但每次欺诈造成的平均损失约为261美元，积少成多，对零售商而言仍是一笔不小的开销。Happy Returns的首席运营官Juan Hernandez-Campos强调，随着欺诈者的手段日益复杂，这类工具的重要性也与日俱增。他表示：“不法分子在不断适应变化，我们也必须随之进化。”

从中国跨境电商的角度来看，海外市场在退货管理和防欺诈方面的探索，具有重要的参考价值。中国电商企业出海，同样面临着国际物流的复杂性、不同国家消费者习惯的差异以及潜在的退货欺诈风险。借鉴Happy Returns的经验，可以思考如何将AI技术融入到跨境物流的退货链条中：

首先，在技术层面，中国企业可以加大对图像识别、大数据分析和行为模式识别等AI技术的研发投入，构建更智能的退货风控系统。例如，通过分析买家历史行为数据、IP地址、设备指纹等多维度信息，提前识别高风险退货订单。

其次，在服务模式上，可以探索与海外第三方物流服务商合作，建立本地化的退货处理中心或退货点网络，提供更便捷的退货服务。同时，通过引入智能化设备，提升退货商品检验的效率和准确性，减少人工操作的误差和成本。

再者，针对海外市场的特点，加强与品牌方、平台方的合作，共同制定行业标准和防欺诈策略。例如，共享欺诈黑名单、建立跨平台风险预警机制等，形成合力打击欺诈。

最后，在企业内部，提升员工对退货欺诈的识别能力和处理效率，将AI技术作为辅助工具，赋能一线操作人员，而非完全替代人工，实现人机协同，共同维护健康的商业环境。

总而言之，海外市场在利用AI应对退货欺诈方面的积极尝试，为全球电商行业带来了新的思路。中国的跨境电商从业人员应当密切关注此类前沿动态，从中汲取经验，不断创新和优化自身的退货管理体系，以科技赋能，共同推动中国跨境电商行业的健康、可持续发展。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/us-returns-9-scam-ai-stops-profit-loss.html