去年淘寶惡意退款的新聞想必大家還記憶猶新：黃女士在一家淘寶店下單了18件衣服，總售價是4600多元，在去西藏旅遊的過程中跟小姐妹互穿並拍照發朋友圈，旅行結束後掐著七天無理由退貨的時間點申請退貨。本來以為成交了一筆大生意的店主一下子心灰意冷，但也同意了退貨。之後，店主加了買家的微信想問一下具體的退貨原因，卻看到了她朋友圈曬出的照片，心裡覺得很冤。對此，黃女士回應李先生稱，淘寶已判定，況且衣服吊牌都在，不影響二次銷售。「你自己買了衣服後不試穿嗎？」黃女士反問道。
黃女士的行為一石激起千層浪。其實，無理由退款本來是為了最大程度上保護消費者權利的，但是如今退貨卻變成了有些人鑽漏洞賺取利益的工具，甚至還形成了灰色產業鏈。
退款申請成本高昂
退款申請讓商家的經營成本更加高昂。相關研究表明，如果我們將退款過程中消耗的時間、物品損失以及收入降低等因素都考慮在內的話，退款產生的實際損失往往是交易金額的2-3倍。
但是退款申請似乎無處不在，相比於爭論某項費用是否合理，用戶更加傾向於選擇退款這一快速直接的解決方案。而退款引發的後續問題，責任全部落到了賣方，商家需要耗費較長時間，經過繁瑣的流程來驗證這筆退款是否合理。
傳統退款申請系統已無法有效應對現代欺詐
通常來說，收到退款申請後，商家都會安排專人在特定時間段進行處理，並由審核退款的人自行決定是否接受退款申請。在這個過程中，商家也可以拒付這項退款申請，然而考慮到時間成本，大部分商家都不會耗時去搜集相關證據，比如籤字小票、時間戳、帳單或其他某種形式的身份驗證證明。但不是任何證明都有效，商家必須提交與特定拒付代碼相關的有力證據。
大部分情況下，商家認為個別退款行為不值得深究，或者覺得需要花費太多時間和精力去分辨，因此都直接通過退款申請。可能單獨的一個退款案例看起來影響不大，然而成年累月來看，商家則會承擔巨大損失。
無監督機器學習幫助商家應對惡意退款申請
相關專家表示，當「七天無理由退貨」遇上「惡意買家」，我們既要紮緊籬笆保護好普通消費者的合法權益，也要採取措施保護經營者正當權益不受侵害。
機器學習反欺詐可以幫助商家識別惡意退款申請事件。通過大規模數據集實時深入檢測，機器學習可以發現單個事件之間的關聯，進而識別欺詐行為和欺詐模式，降低欺詐相關損失。DataVisor維擇科技的機器學習反欺詐解決方案在檢測和阻止虛假帳號、虛假交易等事件中，準確率高達99%。更值得一提的是，機器學習在處理以上所有案例時都無需人工審核流程介入。
DataVisor維擇科技的無監督機器學習算法無需訓練數據，就可以大規模審查數據集以發現欺詐風險，幫助金融機構實時應對欺詐，降低誤報率，提升用戶體驗。
關於維擇科技
DataVisor維擇科技是一家全球知名的AI風控公司，由AI科學家謝映蓮博士和俞舫博士於2013年創建，在北京、上海、深圳、矽谷、紐約、倫敦等地設有分支機構。目前已經完成C+輪融資，投資機構包括恩頤投資（NEA）、金沙江創投（GSR）、元生資本、紅杉資本、泛海投資等。
運用雲計算、大數據、機器學習等前沿技術，面向金融科技與監管科技，DataVisor維擇科技依託尖端的無監督專利算法、領先的網際網路化實時架構和豐富的全球反欺詐行業經驗，打造了四大核心產品：dVector（託管式AI風控建模服務）、dCube（AI風控建模平臺）、dEdge（終端風控解決方案）和dOps（端到端風控運營平臺），為當下複雜的風控問題提供了端到端、一站式解決方案，無論是常規的已知欺詐，還是變化多端的未知欺詐，都可以幫助客戶提前發現、預警和攔截。同時，既可以提供SaaS化的風控服務，也可以通過交付強大的產品化平臺為客戶賦能，助力客戶降低欺詐損失，提升管理效率，改善運營環境，保障用戶感知，用AI技術持續為客戶創造價值。
截至目前，DataVisor維擇科技在全球範圍內累計處理超過1萬億次用戶事件，檢測出超過2億的壞用戶，保護了來自全球大型網際網路公司和金融機構的超過45億用戶，服務客戶包括中國平安、浦發銀行、財付通、字節跳動、京東、美團點評、快手、陌陌等。
DataVisor維擇科技匯集全球頂尖的數據科學家和AI工程師，核心技術團隊65%以上擁有卡耐基梅隆、加州伯克利、哈佛、斯坦福、麻省理工、北大、清華等全球知名院校博士學位。2018年被華爾街日報評為「最值得關注的25家科技公司」，2019年入選畢馬威「中國領先金融科技50強」，2020年被Gartner評為「最酷供應商」。
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