抓出 1 % 高風險退貨、省下每筆 218 美元損失！ UPS 怎麼導入 AI 做到的？
在電商高度成熟的市場中，「退貨」無疑是零售體驗的一部分，但這項原本為消費者設計的便利機制，正逐漸演變為零售商難以承受的系統性風險。
《Forbes》報導，2025 年美國零售業預計將面臨約 8,500 億美元的退貨金額，約占整體零售銷售額的 15%，其中約 9% 被認定為詐欺退貨，像是寄回替代、仿冒品、空盒子，或只部分退回等。對零售商而言，這不只是單一商品的損失，而是牽動物流、人力、倉儲與客服成本的連鎖反應。
也因為如此，愈來愈多品牌選擇提高退貨門檻，例如加收郵寄退貨費或縮短退貨期限，不過這種做法大大犧牲了原本便利的購物體驗。對此，UPS 旗下逆物流平台 Happy Returns 選擇了一條不同的路線：不收緊退貨政策，嘗試用 AI 精準識別真正的風險來源。
AI 走進退貨前線，補上人工審核的盲點
Happy Returns 主要將兩層 AI 功能導入過去高度仰賴人工、也最容易出錯的「退貨審核」環節。
一是行為風險評分模型，該系統會根據消費者的退貨頻率、退貨時機、歷史紀錄與帳號特徵，對每一筆退貨進行即時風險判定。只有被判定為高風險的退貨，才會進入下一層審核流程。
第二層則是名為 Return Vision 的影像比對系統，AI 會將實際退回商品的影像，與零售商線上商品目錄進行比對，檢查人眼難以察覺的細節差異，例如縫線寬度、標籤位置、Logo 樣式或材質比例，識別出表面看似相似、實際上可能是仿冒或便宜替代品的商品。「這一系統能有效降低詐欺行為對零售商營運與利潤造成的損害，」Happy Returns 的執行長索比（David Sobie）說。
擋下不到 1% 的高風險退貨，換來可觀損失控管成效
從營運成效來看，這套分層審核機制並未拖慢整體流程。Happy Returns 表示，在其 Return Bar 退貨網絡中，實際被 AI 標記為高風險的退貨不到 1%，但在這些案例中，約有一成最終確認為詐欺退貨，平均每筆可為零售商避免約 218 美元的損失。
同時，商品在抵達處理倉庫後，AI 審核可在一天內完成，避免倉儲壅塞，也讓多數消費者仍能維持即時退款的體驗。
Happy Returns 的營運長漢納德茲坎普斯（Juan Hernandez-Campos）表示，隨著詐欺手法的不斷進化，AI 審核系統也必須持續學習與優化，以應對未來更複雜的欺詐模式。該公司計畫在 2026 年後更廣泛地推行 Return Vision 技術，並進一步擴展合作零售商的名單，期望隨著系統資料集的擴大與模型精度提升，AI 在逆物流與退貨管理中的角色將更加關鍵。
UPS 這次的嘗試，反映的是 AI 在逆物流角色上的轉變，除了基本的提升效率或降低成本之外，還重新定義退貨制度中的「公平性」，在防堵詐欺、減少損失與維持消費者體驗之間，尋找更好的平衡點。
立即預約下載【2026 AI 人才年會暨 AI 職涯博覽會】演講精華，掌握 AI 時代人才升級的最前沿趨勢與戰略
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Happy Returns、《Forbes》、《Retail Dive》、《CBS News》，首圖來源：Happy Returns
（責任編輯：廖紹伶）