零售商呼吁使用人工智能来遏制客户退货欺诈 作者：Shefali Kapadia 你当前正在关注这位作者！想取消关注吗？通过电子邮件中的链接取消订阅。Getty Images 消费者往往会订购同一件衬衫的三种尺码，然后退回不合适的两件。然而，当消费者交换标签退回不同的衬衫，或为某个活动购买一条裙子，穿一次后将标签藏好再退回时，会发生什么呢？这些都是退货欺诈的例子，这是零售行业日益上升的风险，该风险“在规模和复杂性上都在增长，”Happy Returns的首席运营官Juan Hernandez-Campos说，该公司管理退货并且是UPS的一部分。根据美国全国零售联合会与Happy Returns去年十月发布的2025零售退货形势报告，目前约9%的退货是欺诈的。针对日益增长的退货量，欺诈问题持续存在，商家已无法再依赖以前“高度人工”的退货处理方式，Campos说。因此，零售商及其软件合作伙伴正在转向人工智能，以帮助管理逆向物流，即处理退货和重新补货的供应链环节。Narvar与包括DSW和Newell Brands在内的公司合作，宣传了一种处理数十亿消费者数据点的人工智能技术，以检测欺诈。同时，Loop正使用人工智能来自动化决策并为Keen和Princess Polly等客户发现欺诈。Gartner Consulting的管理合伙人Jackie Swanson表示，零售商在过去18个月里已经从机器学习增强的欺诈检测转变为人工智能系统。目标是什么？在其发生之前阻止欺诈，减少损失，加速合法退货，尽快将库存恢复到销售中。在年收入超过10亿美元的零售商中，几乎所有公司都有相应措施，Swanson说，服装、美妆和鞋类因其高退货率而走在前列。人工智能可以解决退货欺诈的问题，美国全国零售联合会的人工智能与技术政策高级主任Caroline Reppert表示，逆向物流正“成为主要关注领域”，因为零售商考虑如何使用人工智能。零售商正面临各种退货欺诈问题，比如夸大退货数量——当消费者声称他们退回的商品数量超过实际退回数量——空箱退货，或寄送装满石头的箱子，标签篡改，和假冒替代品。有些消费者进行“衣柜欺诈”，即短时间内使用或穿戴商品后返还。Campos表示，人工智能的一个巨大优势在于，它能够分析大量的退货数据，以识别可能很难手动发现的模式。例如，Happy Returns——其客户包括Everlane、Pact和Under Armour——使用一种叫做“退货视觉”的技术，该技术可以检测商品的差异，比如错误的logo、被篡改的标签、材料不同或产品互换。如果“退货视觉”发现其中一个问题，它会将数据实时反馈给零售商的仪表板，使零售商能够快速查看潜在问题，Campos说。零售商可以看到退货被标记的原因和退货商品的照片。这样，他们就有证据来反驳任何消费者的主张，即使在商品到达仓库之前。Happy Returns还使用基于人工智能的行为风险评分，识别基于退货频率、时间、地理位置和历史行为的高风险退货。这些退货可以在零售商发放退款之前标记以供人工审核。尽管如此，零售商对使用人工智能应对退货欺诈的看法不一。在全国零售联合会的报告中，只有45%的公司表示他们相信人工智能和机器学习在独立防止退货欺诈方面是有效的。Bully Max的首席执行官Matthew Kinneman表示，该公司使用来自Shopify和Chargeflow的人工智能系统来检测退货欺诈。如果发生欺诈或消费者提出拒付，人工智能会自动生成证据，代表Bully Max向信用卡公司提交。尽管如此，Kinneman承认人工智能并不完美。比如，该公司必须手动向信用卡公司发送截图。 他说：“我们发现人工审核仍然至关重要。” 更快速的退款 退货欺诈并不是人工智能在逆向物流中唯一的用例。Bully Max还使用人工智能来发现模式，比如反复出现的退货原因。然后团队可以改进产品页面和描述，在消费者购买之前提供更准确的信息。Kinneman说：“在许多情况下，防止退货比高效处理退货更具价值。” Swanson表示，她的客户也在使用人工智能进行预测性退货和仓储决策。在前者中，人工智能模型主动标记可能被退货的订单，并在消费者确认购买之前建议替代的尺码或产品。在后者中，当