Данные от Happy Returns, компании обратной логистики, принадлежащей UPS, показывают, что почти каждый десятый возврат товаров в розничной торговле в США связан с мошенничеством. По оценкам, ритейлеры теперь теряют на этой проблеме около 76,5 миллиардов долларов в год.
Чтобы замедлить эти потери, Happy Returns, которая специализируется на возвратах без коробки в магазинах для онлайн-покупок, тестирует новый инструмент искусственного интеллекта, который помечает мошеннические возвраты до того, как будут произведены возвраты денег.
Подпишитесь на мой БЕСПЛАТНЫЙ CyberGuy ReportПолучайте мои лучшие технические советы, срочные оповещения о безопасности и эксклюзивные предложения прямо на вашу почту. Кроме того, вы получите мгновенный доступ к моему Руководству по выживанию при мошенничестве — бесплатно при подписке на мою рассылку на CYBERGUY.COM
Как возвратное мошенничество работает в реальном мире
Возвратное мошенничество часто выглядит безобидно на поверхности. Покупатель запрашивает возврат денег за легальный товар. Вместо того чтобы отправить обратно настоящий продукт, он отправляет что-то более дешевое, поврежденное или совершенно другое. Ритейлеры часто выдают возвраты денег до того, как кто-либо проверит товар. Такая скорость позволяет мошенничеству проскользнуть и увеличивает затраты.
Отраслевые данные от Happy Returns и Национальной федерации розничной торговли показывают, что ритейлеры обработают в 2025 году почти 850 миллиардов долларов в возвращенных товарах, что составляет почти 16 процентов от общего объема розничных продаж. Согласно тому же исследованию, около 9 процентов этих возвратов являются мошенническими. Отчет также показывает, что многие покупатели признаются в той или иной форме злоупотребления политикой возвратов. Важно, что поскольку Happy Returns проводит личную проверку товаров и использует автоматическое флагирование на базе ИИ, а также аудит-процессы для выявления несоответствий, уровень подтвержденного мошенничества в ее сети значительно ниже общеотраслевой оценки.
Почему возвраты без коробки изменили уравнение
Happy Returns управляет почти 8000 пунктами приема возвратов в магазинах, таких как Ulta Beauty и Staples, а также в отделениях UPS. Покупатели могут вернуть подходящие товары без коробки или транспортной этикетки, и возвраты денег часто осуществляются быстро после проверки. Как и в любом канале возвратов, попытки мошенничества могут случаться, но личная сдача, проверка товара, постоянное флагирование и аудиты помогают удерживать подтвержденное мошенничество на уровне, гораздо более низком, чем в среднем по отрасли.
Happy Returns утверждает, что ее модель без коробки с личной сдачей уже блокирует многие распространенные тактики мошенничества, включая пустые коробки, частичные возвраты и поддельные трек-номера. «Если вы никогда не прикасаетесь к товару, вы не можете знать, что возвращаемый предмет соответствует проданному», — говорит компания. Everlane заявляет, что уже физическое обращение служит сдерживающим фактором. «Даже просто тот факт, что человек будет физически проверять товар в пункте возврата, отпугивает мошенников от попыток совершить обман», — сказал Джим Грин, директор по логистике и выполнению заказов в Everlane.
Тем не менее, Happy Returns признает, что тактики мошенничества продолжают развиваться. Похожие товары и подделки могут сильно напоминать оригинал, что делает тонкие различия трудноразличимыми без тщательного осмотра.
Как Return Vision использует ИИ для обнаружения мошеннических возвратов
В этот праздничный сезон Happy Returns тестирует свою новую систему ИИ с избранными ритейлерами, включая Everlane, Revolve и Under Armour, в период всплеска объемов возвратов.
Новый инструмент ИИ называется Return Vision. Он начинает работать с момента, когда покупатель инициирует возврат онлайн. Система ищет необычные паттерны в сроках, частоте и месте возвратов. Один возврат сам по себе может казаться нормальным. Когда эти сигналы пересекаются подозрительным образом, возврат помечается для проверки до выдачи возврата денег.
В пунктах приема сотрудники могут сканировать штрих-коды товаров и видеть фотографии того, как товар должен выглядеть. Они могут отказать в очевидных несоответствиях на месте. Как только возвраты поступают в хабы Happy Returns в Калифорнии, Пенсильвании и Миссисипи, помеченные посылки отправляются к людям-аудиторам. Товары вскрываются и фотографируются, включая изображения спереди, сзади и идентификационных ярлыков.
Эти фотографии загружаются обратно в систему ИИ, которая сравнивает их с официальными изображениями товаров и данными прошлых транзакций. Человеческие команды проверяют оценку ИИ и принимают окончательное решение. Цель — не только автоматизация. Это добавление нескольких уровней проверки, где мошенничество сложнее скрыть.
Первые результаты показывают, насколько эффективен ИИ в выявлении возвратного мошенничества
Хотя система все еще на стадии пилота, Happy Returns заявляет, что Return Vision демонстрирует первые результаты. Менее 1 процента возвратов, проходящих через ее сеть, помечаются как высокорисковые. Из этих помеченных возвратов около 10 процентов в итоге подтверждаются как мошеннические. Средний предотвращенный убыток на один подтвержденный случай составляет чуть более 200 долларов.
Happy Returns утверждает, что система фокусируется на случаях с высокой степенью уверенности, позволяя большинству покупателей проходить процесс возврата без задержек. Компания отмечает, что инструмент не охватывает все формы злоупотреблений, такие как «гардеробизация», когда клиенты возвращают ношенные вещи.
Почему ритейлеры обращаются к ИИ для остановки возвратного мошенничества
Happy Returns не одинока в обращении к ИИ для борьбы с возвратным мошенничеством. Amazon и FedEx также предлагают возвраты без коробки и используют автоматизированные системы для пометки рискованного поведения. Почта США внедряет аналогичные сервисы. В розничной торговле в целом 85 процентов опрошенных продавцов заявляют, что используют ИИ или машинное обучение для борьбы с мошенничеством. Многие говорят, что результаты были неоднозначными. Happy Returns утверждает, что сочетание поведенческих сигналов с физической проверкой товара помогает закрыть пробелы, которые часто упускают системы, основанные только на данных.
Пройдите мой тест: Насколько безопасна ваша онлайн-защита?
Думаете, ваши устройства и данные действительно защищены? Пройдите этот быстрый тест, чтобы увидеть, на каком уровне находятся ваши цифровые привычки. От паролей до настроек Wi-Fi вы получите персонализированный разбор того, что вы делаете правильно, а что нужно улучшить. Пройдите мой тест здесь: Cyberguy.com
Ключевые выводы Курта
Возвраты в розничной торговле изменились, и вместе с ними изменилось мошенничество. Легкая сдача и мгновенные возвраты денег сделали жизнь покупателей лучше, но они также создали новые уязвимости. Happy Returns делает ставку на то, что ИИ в сочетании с физической проверкой может склонить баланс обратно в пользу ритейлеров. Первые результаты показывают, что это может помочь, даже если это не панацея. По мере того как мошенники адаптируются, ритейлеры понимают, что им нужно адаптироваться быстрее.
Должны ли ритейлеры замедлять мгновенные возвраты денег, если это помогает остановить возвратное мошенничество, или удобство всегда должно быть на первом месте? Дайте нам знать, написав нам на Cyberguy.com
Подпишитесь на мой БЕСПЛАТНЫЙ CyberGuy ReportПолучайте мои лучшие технические советы, срочные оповещения о безопасности и эксклюзивные предложения прямо на вашу почту. Кроме того, вы получите мгновенный доступ к моему Руководству по выживанию при мошенничестве — бесплатно при подписке на мою рассылку на CYBERGUY.COM
Copyright 2025 CyberGuy.com. Все права защищены.
Курт «CyberGuy» Кнутссон — отмеченный наградами технический журналист, который глубоко любит технологии, оборудование и гаджеты, делающие жизнь лучше, своими материалами для Fox News & FOX Business, начинающимися по утрам на «FOX & Friends». Есть технический вопрос? Получите бесплатную рассылку Курта CyberGuy, поделитесь своим мнением, идеей для истории или комментарием на CyberGuy.com.
