В условиях роста объема онлайн-покупок и увеличения количества возвратов в США, проблема мошенничества при возвратах становится все более актуальной. Согласно данным компании Happy Returns, которая занимается обратной логистикой и принадлежит UPS, почти каждое десятое возвратное действие связано с мошенничеством. В результате розничные торговцы теряют ежегодно около 76,5 миллиардов долларов.
Почему мошенничество при возвратах опасно для бизнеса
Мошеннические схемы при возвратах зачастую выглядят безобидно на первый взгляд: покупатель запрашивает возврат за товар, который на самом деле не отправляется обратно или заменяется на более дешевый, поврежденный или полностью другой. Иногда продавцы оформляют возврат до проверки товара, что позволяет мошенникам легко использовать такие лазейки. В итоге это значительно увеличивает убытки компаний и повышает стоимость товаров для честных покупателей.
Текущие меры и роль физической проверки
Индустриальные исследования показывают, что к 2025 году объем возвращенных товаров достигнет почти 850 миллиардов долларов — около 16% от общего объема продаж розничных сетей. При этом около 9% из них могут быть мошенническими. Happy Returns, в отличие от большинства других компаний, использует систему физической проверки и автоматические инструменты на базе искусственного интеллекта для выявления подозрительных возвратов. Благодаря этому уровень обнаружения мошенничества в их сети существенно ниже среднестатистического по отрасли.
Компания управляет почти 8,000 пунктами возврата внутри магазинов, таких как Ulta Beauty и Staples, а также на складах UPS. Покупатели могут вернуть товары без коробки и ярлыков, а возврат осуществляется быстро после проверки. Такой подход помогает снизить риск мошенничества, включая использование пустых коробок, частичные возвраты и поддельные трек-номера.
Как работает новая система искусственного интеллекта Return Vision
В преддверии праздничного сезона Happy Returns тестирует новую технологию под названием Return Vision. Эта система активируется сразу после начала процесса возврата онлайн. Она анализирует различные показатели — время, частоту и географию возвратов — и выявляет подозрительные случаи.
На этапе drop-off сотрудники сканируют штрих-коды и сравнивают внешний вид товара с фотографиями в базе. Если обнаруживаются явные несоответствия, возврат отклоняется. В дальнейшем подозрительные товары отправляются в центры, где их вскрывают и фотографируют. Полученные изображения сравниваются с официальными образцами и историческими данными для определения вероятной мошеннической схемы. Итоговое решение принимает команда специалистов, что повышает точность выявления мошенничества.
Результаты и перспективы использования AI
На данный момент система находится в пилотной стадии. Предварительные данные показывают, что менее 1% возвратов помечаются как рискованные, а из них примерно 10% подтверждаются как мошенничество. Средний экономический эффект — более 200 долларов с каждого подтвержденного случая. Такой подход позволяет быстро закрывать большинство схем мошенничества, не замедляя процесс для честных покупателей.
Почему это важно для сезона праздничных покупок
Многие крупные ритейлеры, такие как Amazon и FedEx, уже используют автоматизированные системы для борьбы с возвратным мошенничеством. С наступлением праздничного сезона объем возвратов резко возрастает, что делает систему AI особенно актуальной. Она помогает минимизировать убытки и повышает доверие клиентов к брендам.
Эксперты считают, что сочетание физических проверок и технологий машинного обучения — один из самых эффективных методов борьбы с мошенничеством в сфере возвратов. В будущем такие системы могут стать стандартом отрасли и значительно снизить уровень потерь.
Алексей "Gadgeteer" Беляев
Ваш персональный техно-стратег и цифровой шерпа в запутанных джунглях современных технологий. Он не только подвергает гаджеты самым суровым испытаниям, но и анализирует невидимые силы, движущие IT-индустрией. Его материалы — это не просто обзоры, а чёткая дорожная карта, которая помогает вам делать осознанный выбор и использовать технологии для улучшения жизни, а не наоборот.
