2026年退款滥用报告：恶意退款惯犯、用户忠诚度损耗与人工智能的影响

核心观点与关键数据

• 退款滥用问题日益严重：超过四分之一的在线购物者（27%）承认利用退货政策，英国更是达到三分之一。滥用者越来越自信，且成功率高，46%的滥用者表示每次都能成功获得退款。
• 重复滥用者构成主要威胁：60%的滥用者表示滥用频率与以往相当或更高。频繁滥用者（一年内六次或以上）不仅滥用频率高，单次获得的财务收益也更大，平均每年从滥用中获利754英镑/欧元。
• 滥用行为类型多样：常见的滥用手段包括购买多余商品以利用高额消费者优惠并退货（45%）、虚假声称商品未送达或损坏（12%、16%）、购买后立即退货（27%）等。
• 滥用者画像：尝试过退款滥用的购物者通常更年轻，但所有人群都有滥用行为。滥用者更倾向于针对跨国电商、大型品牌和高街公司。
• 滥用动机与时机：滥用者认为若商家出错他们应获得更多补偿（45%），或认为公司能承受损失（33%），或追求最佳交易（33%）。他们最可能在促销活动（如黑五、网络星期一）、节日送礼和提供激励措施时进行滥用。
• AI加剧问题：三分之一（56%）的频繁滥用者使用或考虑使用AI工具（如ChatGPT）来获取虚假退款，例如自动化信件、生成虚假图片等。
• 消费者态度：41%的受访者不认为自己对任何零售商有品牌忠诚度。67%的消费者最看重便利性，62%最看重低价。75%的消费者认为滥用者让在线购物体验变差，但商家在打击滥用时也需避免惩罚良民。

研究结论与建议

• 平衡挑战：商家需在提供良好体验和打击滥用行为之间找到平衡，过度严厉可能导致合法顾客流失。
• 预防优于反应：应从事后检查转向主动预防，利用客户历史数据进行风险评估，尽早干预。
• 精准干预：识别并细分客户群体（如机会主义滥用者、慢性滥用者、专业欺诈者），针对不同群体采取定制化措施（如警告、拒绝、封号），对良民保持优惠和便利。
• 加强高风险期管控：在促销、送礼等高峰期，营销与风控团队需协同，平衡增长与风险。
• 利用AI技术：商家应部署AI驱动的欺诈预防工具（利用机器学习、生成式AI、自然语言处理等），以应对滥用者利用AI进行欺诈的行为。
• 推荐解决方案：采用如Ravelin的退款滥用解决方案，通过机器学习模型持续学习，提供颗粒度报告，实时链接分析以揭示欺诈网络，并允许定制规则以实施新政策和干预措施。