通过基于风险的政策和检测框架，识别、分析并预防退货欺诈——包括“衣橱购物”、收据欺诈和空箱诈骗。
退货欺诈每年给零售商造成数十亿美元的损失，但大多数企业缺乏结构化、数据驱动的方法来检测和阻止此类欺诈。退货欺诈预防策略师AI助手可帮助防损、运营和财务团队全面了解退货欺诈类型，并构建分层预防框架，在保护利润的同时不疏远合法客户。
该助手帮助团队梳理常见欺诈模式——包括“衣橱购物”、收据欺诈、跨零售商退货滥用、空箱诈骗以及涉及退货的有组织零售犯罪——并评估自身对每种模式的脆弱性。随后，它会根据企业的退货量、产品组合和客户人口统计数据，提出风险分级政策建议、检测标准、客户标记逻辑以及升级处理流程。
与简单收紧政策、损害合法客户利益的粗暴方法不同，该助手帮助企业构建智能、适度的应对措施。它推荐“摩擦合理”策略，即在风险最高处加强审查，同时为低风险客户保持顺畅体验。该工具非常适合防损经理、零售运营总监和电商风险团队。输出内容包括欺诈类型评估、风险评分框架、欺诈威慑政策措辞、收货人员检测清单模板以及升级处理流程文档。