警惕支付欺诈的隐形损失：跨境电商的破解之道与风控策略
国内年中大促火热进行中，面对高退货率与低到账率的双重压力，不少商家在平台支持下开启“一键防护”，直接屏蔽高危退货人群。然而，这种“一刀切”的策略是否会在拦截欺诈的同时，误伤高频优质客户，进而影响大促营收？这已成为众多商家心头难解的顾虑。
就在今年全美零售业协会（NRF）大会上，Riskified 联合 Opinium 与 Cebr 调研机构发布了一项震撼数据：仅在几个主要电商市场，退货、退款和换货就导致零售商损失高达3940亿美元。更触目惊心的是，其中超过四分之一的退货属于恶意欺诈行为。
全渠道退货：欺诈的“完美温床”
所谓“全渠道退货”，主要包括以下三种典型场景：
店内购买，店内退货（BISRIS）
线上购买，店内退货（BORIS）
线上购买，线上退货（BORO）
这些渠道交织成复杂的退货生态，而欺诈分子正利用其数据割裂的漏洞，不断翻新作案手法：
1. 一鱼两吃
欺诈者在线购买商品后，同时在线下门店和线上渠道提交“未收到货”索赔，企图既获得退款又保留商品。
2. 狸猫换太子
针对限量款球鞋、奢侈品包等高价值商品，欺诈者购得真品后，退回高仿假货，从而非法套取正品。
3. 先偷后退
部分欺诈者通过店内盗窃或虚假拒付获得商品后，再通过正常渠道申请退货，骗取退款。
为什么传统防控手段力不从心？
数据显示，尽管退货滥用导致全球零售商每年损失超480亿美元，但2024年仅有30%的商家实施了针对性防控策略。究其原因，数据碎片化与人工流程效率低下是主要瓶颈。
更严峻的是，一旦错误指责优质客户，三分之一的人将永久流失。商家陷入两难：是为保障体验容忍宽松退货，还是为打击欺诈收紧政策？
破局之道：AI驱动全景风控
Riskified最新发布的《2025行业洞察：如何遏制退货滥用》指出，破解困局的关键在于构建跨渠道的客户行为全景视图。通过AI技术实时追踪全渠道购物旅程，机器学习模型能精准识别账户背后的真实意图。
具体而言，该系统可实现：
精准画像：基于数百个行为特征区分优质客户与欺诈分子
差异对待：对诚信客户提供VIP服务、无障碍退货，仅对可疑账户施加管控
效益提升：在降低欺诈损失的同时，提高审批率与客户忠诚度
实战在即：大促季风控指南
随着海外暑期大促临近，跨境电商可借此时机优化风控体系，重点布局以下环节：
整合线上线下退货数据，打破信息孤岛
建立动态风险模型，识别“高风险商品”与“高危人群”
部署智能决策流程，实现精准拦截与体验优化并行
仅靠“屏蔽”无法根本解决退货欺诈问题。唯有通过数据驱动策略，方能在保障营收与维护客户体验之间找到平衡点，迎接高转化、低风险的增长旺季。
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