零售商可以要求反复滥用退货政策的客户支付运输和退货费用。但是，如果这些购物者以不同的名称创建新帐户怎么办? 
零售商可以要求反复滥用退货政策的客户支付运输和退货费用。但是，如果这些购物者以不同的名称创建新帐户怎么办?在这里，人工智能可以帮助发现可能是滥用回返者创建的帐户。
随着消费者越来越接受电子商务，他们的期望也发生了变化。如今，免费的两天送货和退货已成为基准，并且大多数零售商都接受它作为竞争所必须付出的代价。
但是数学只有在零售商真正实现销售的情况下才有效。购物者常常在满满的购物车上花大笔钱，以至于日后退还许多甚至全部物品。当客户养成返还大部分购买商品的习惯时，送货，管理和库存管理成本加起来。
作为响应，一些零售商采取了彻底阻止这种行为的方式，禁止购物者获得超额退货并停用客户帐户。但是，在线购物和免费退货是电子商务购物者的主要卖点。如此之多，以至于有85%的客户期望获得免费回报。
AI可以检查大量数据，并确定“购物”更像是“借款”的客户。
不提供免费送货和退货的商户可能会将收入转嫁给竞争对手，而那些被拒绝的客户可能永远也不会退货，从而使他们终生丧命。
如何阻止串行返回器
零售商不应该消除免费送货和退货，也不禁止麻烦的顾客(并冒负面宣传的风险)，而应消除对退货滥用的激励。当面对滥用退货政策的客户时，商人可以并且应该仅针对这些客户动态地调整其方法。现在，过多的退货商可能不必支付标准的慷慨退货政策，而不得不支付运输成本或进货费用(当然，这些费用应明确告知客户)。
这有效地将他们经常犹豫不决的负担从商人转移到了客户，从而限制了商人的潜在损失，而不会打扰或拒绝好客户。
识别滥用者是简单的步骤。通过查看他们的平均成本和利润，商家可以确定免费退货使他们付出金钱的时间点，并将该费率设置为阈值。但是，这样做会导致退货滥用者做出回应，他们可能会创建新帐户或利用访客结帐来避免识别。
那就是人工智能(AI)的用武之地。AI可以检查大量数据，并识别“购物”更像是“借款”的客户，即使他们在一家商店之间移动。当退货滥用者继续进行客人结帐或使用其他名称创建帐户时，诸如Riskified之类的解决方案可以检查数百个数据点并识别购买背后的个人，即使该个人试图隐瞒自己的身份。这样做意味着继续执行正确的退货政策。
通过结合先进的技术，商人可以实施有效地解决问题的解决方案。同时，不滥用退货政策的客户继续享受免费送货和按预期退货的优势。使用人工智能，商人最终可以在安全性与客户服务之间取得平衡，并在避免其最严重滥用的同时最大化免费退货的收益。
