电商平台销售额屡创新高的背后，是堆积如山的退货包裹。对于零售商而言，退货既是提升客户满意度的必要环节，也是利润流失的潜在黑洞。更值得警惕的是，隐藏在正常退货之下的欺诈行为正侵蚀企业利润。据UPS旗下逆向物流公司Happy Returns估算，美国零售业每年因退货欺诈造成的损失高达 765亿美元 ，相当于每10件退货商品中就有近1件存在欺诈。
AI技术登场：精准识别欺诈行为
为应对这一挑战，Happy Returns正在测试人工智能检测工具Return Vision。该工具通过分析消费者在线发起退货时的数据标记异常情况，包括：商品送达前即发起退货、关联多个邮箱地址的申请，以及可疑个人的退货行为。
在分拣中心，人工审核员会开启被标记包裹，AI工具将拍摄的照片与预期退货商品图像进行比对。Happy Returns首席执行官戴维·索比表示，该工具能识别人工难以察觉的细微差异，测试已于11月初启动。
零售商的双重压力：利润与成本
Everlane物流总监Jim Green透露，仅该公司每年就因无法收回实物商品损失 数十万美元 。其在美国85%的在线退货通过Happy Returns网络处理。退货欺诈不仅造成直接损失，还增加了调查处理成本，并可能损害品牌信誉。
无箱退货模式的便利与风险
消费者可在全美8000个"退货吧"完成无包装退货，这种即时退款模式也受到欺诈者青睐。简化流程使得用廉价仿制品替换正品等欺诈行为更易实施。
AI技术的应用局限
该技术目前无法识别"衣橱欺诈"（退回已穿戴商品），其有效性还受数据质量和算法精度影响。Happy Returns数据显示，被标记为高风险的退货中最终确认欺诈的比例约为 10% ，平均每起欺诈涉及金额 261美元 。
行业竞争与技术演进
亚马逊、联邦快递等企业均推出类似服务。据调查，85%的商家正在使用AI技术识别欺诈，但效果参差不齐。Happy Returns首席运营官表示，随着欺诈手段进化，AI算法需要持续更新。
分析指出，未来最有效的策略将是AI技术与人工审核的协同配合，在提升检测效率的同时保障判断准确性，为零售业构建更完善的退货风控体系。