“刚整理完退货，转头就发现好几件‘用过的新品’，退吧亏成本，不退怕得罪客户”—— 这大概是所有商超人都头疼的场景。如今，有组织的 “退货欺诈” 早已不是单一个体的小动作，而是团伙化、隐蔽化的赚钱套路，正靠着我们宽松的退货政策悄悄吸金。但别慌，AI 早就成了零售人的 “反欺诈战友”，既能精准揪出恶意诈骗，又不委屈老顾客，帮你把损失实实在在挣回来。

有组织退货欺诈，已经盯上你的利润

不管是街边连锁还是大型商超，只要做商超零售，就躲不开有组织零售犯罪（ORC）的冲击。这些团伙根本不搞疫情期间那种打砸抢的笨办法，转而盯着退货台 “薅羊毛”—— 毕竟大多数门店都要拼客户体验，退货流程越顺畅，越容易被钻空子。

一组触目惊心的数据得记牢：现在这类欺诈每年让零售商亏掉 1120 亿美元，连政府税收都跟着少收 150 亿美元。更关键的是，所有退货里 15% 都是欺诈性的，有些顾客买衣服穿几次、买电器用几周就退回，还有团伙专门用假货换正品退钱，这种 “软刀子割肉”，比直接被盗更难防。

为啥退货区成了 诈骗团伙的 “提款机”？

其实核心就两点：一是我们的经营压力，二是行业的 “宽松氛围”。

现在 50% 的消费者会因为退货麻烦就换门店，所以大家都不敢把退货政策定得太严，这就让 诈骗团伙摸准了脉 —— 知道你不敢轻易拒退。再加上现在不少人觉得 “退货而已，用用再退没关系”，这种心态反而给团伙提供了掩护，他们混在正常退货里作案，根本难分辨。

更要命的是，美国每年退货总价值高达 6850 亿美元，这么大的体量里，藏着 “借物使用”“以假换真” 的猫腻，光靠人工查，根本查不过来。

这些退货套路，零售人一定要警惕

诈骗团伙的手段看着复杂，其实都是盯着政策漏洞来的，咱们一线从业者多留意就能发现端倪：

无收据退货 / 伪造收据：拿着偷来的货，要么说丢了收据，要么用假收据退款；

礼品卡 “洗白”：偷了礼品卡信息，等别人激活后马上用，花赃钱跟没事人一样；

虚假索赔：明明收到货了，偏说没收到，或者说发错货，逼着门店退款；

反复退货薅羊毛：买好几件同款不同码，试完、用够了就全退，拿全额退款；

假货换正品：买件正品，换成假货退回去，白赚一件真货还拿退款。

别只盯着直接损失，这些隐性麻烦更致命

很多商超零售人只算丢了多少货、赔了多少退款，但其实欺诈带来的连锁反应更头疼：

为了防骗收紧退货政策，结果把老顾客得罪了 —— 这就是 “冒犯率”，比如忠实客户偶尔没带收据，退货被拒，以后可能就不来了；

运营成本飙升：要花更多人力查退货，还要处理客户投诉，最后只能涨价，又把一部分顾客推给竞争对手；

品牌口碑变差：一旦有顾客被误判为欺诈，或者真有欺诈事件传开，大家会觉得 “这家店要么不靠谱，要么太苛刻”。

零售人实操：AI 怎么帮你解决退货欺诈？

AI 不是高高在上的技术，而是能落地到门店日常的工具，核心就帮你做两件事：精准防骗、不委屈好人。

1. 实时拦截欺诈，不让损失发生

现在的 AI 退货授权系统，能分析上百万笔交易数据 —— 比如谁经常无收据退货、谁的退货地址总变、谁退的货总是 “用过但看起来全新”，这些细微异常都能实时标记。

举个例子：有人一周内在 3 家门店退了 5 双同款鞋，还都是无收据换礼品卡，AI 会马上预警，门店可以先核实情况，再决定要不要退货，避免被骗。而且 AI 会越用越聪明，能跟着团伙的新套路更新识别规则，不用咱们手动调整。

2. 串并案件，端掉整个欺诈团伙

光拦单个退货还不够，AI 还能帮你揪出背后的团伙。比如通过网络图谱，把 “同一批礼品卡被不同人使用”“不同门店的异常退货都关联到同一个信用卡” 的线索串起来，让损失预防团队能精准锁定团伙，甚至配合执法部门端掉窝点，从根上解决问题。

3. 保护老顾客，不搞 “一刀切”

AI 最贴心的地方，就是能区分 “恶意欺诈” 和 “正常退货”。它会记着老顾客的消费习惯 —— 比如有的顾客经常买了又退，但都是因为尺码问题，而且退的货都是全新未拆，AI 会判定为正常行为；而那些偶尔来一次、一退就是好几件、还都是用过的货，才会重点关注。这样既防了骗，又不会让老顾客受委屈。

实用工具推荐及推荐实用场景

一、Appriss Engage

核心适配能力

退货欺诈实时拦截：通过多层 AI 模型分析交易数据，精准识别 “无收据退货→礼品卡购新→凭票退现” 等循环欺诈模式，对异常行为实时预警，匹配文章中鞋企止损 2.7 万美元的实操案例。

团伙犯罪溯源：搭载网络图谱建模技术，可跨门店、跨区域关联 “同款异常退货”“共用支付账户” 等线索，揭露 ORC 团伙完整作案链条，解决文章中 “隐蔽化团伙作案难追踪” 的痛点。

低冒犯率运营：基于消费者历史购物 / 退货行为构建用户画像，区分 “老顾客尺码退换” 与 “恶意薅羊毛” 行为，将误判率控制在行业低位，避免得罪忠实客户。

二、DataVisor 维择科技 智能风控平台

核心适配能力

无监督学习防新型欺诈：独创的无监督 AI 算法无需预设规则，可自动识别 “PS 伪造收据”“虚假退货物流” 等未标注的新型欺诈手段，适配文章中 “欺诈套路持续迭代” 的行业现状。

全渠道数据联动：整合线下门店退货数据、线上订单信息及第三方信用数据（如 Experian 信用报告），构建 360 度风险视图，精准打击 “跨渠道礼品卡洗白” 欺诈。

轻量化部署：支持中小零售商按需接入，提供 “交易监测 - 预警 - 处置” 闭环流程，无需专业技术团队即可操作。

三、奇富科技 反欺诈专家策略系统

核心适配能力

单据真伪智能核验：搭载异度 OCR 识别系统，对退货收据、支付凭证的篡改痕迹识别准确率超 95%，直击文章中 “伪造收据退货” 的高频欺诈场景。

语音数据辅助调查：通过 “AI + 语音分析” 技术，从客服通话中提取 “虚假索赔” 相关可疑片段，为损失预防团队提供证据支撑，解决 “口头虚假报案难核实” 问题。

动态策略迭代：集成 “欺诈识别 - 策略更新 - 案件复盘” 模块，可根据本地欺诈新特征自动优化模型，适配国内零售市场的本地化欺诈套路。

四、淘宝 / 京东 电商平台内置 AI 风控工具

核心适配能力

退货行为异常监测：实时分析 “批量退货”“跨账号共用地址” 等特征，对 “以假换真”“ wardrobing 欺诈” 精准标记，如淘宝 “AI 鉴诈师” 可识别 PS 的退货凭证。

分级客户保护机制：基于 “真实体验分” 等指标区分客户风险等级，对高信用老顾客简化退货流程，对高风险账号触发人工核验，降低文章提及的 “冒犯率”。

物流数据交叉验证：对接菜鸟、京东物流系统，通过 AI 比对 “退货物流轨迹” 与 “商品实际状态”，识破 “虚假未收到货” 索赔。

最后说句实在的：AI 不是摆设，是赚钱工具

现在有组织退货欺诈已经成了百亿级的灰色产业，咱们靠人工防、靠旧政策堵，根本跟不上团伙的套路。但只要用上 AI，就能把退货区从 “亏本区” 变成 “利润守护区”—— 既不用牺牲客户体验，又能精准止损，甚至还能通过优化退货流程，让老顾客更愿意来。