Dùng AI phát hiện hàng giả trong thương mại điện tử

Trả hàng là dịch vụ quen thuộc của thương mại điện tử. Nhưng sự tiện lợi của người tiêu dùng phải đánh đổi bằng chi phí phát sinh và rủi ro cho nhà bán lẻ cùng hệ thống vận chuyển. Không thiếu trường hợp khách hàng yêu cầu hoàn tiền rồi gửi lại sản phẩm không phải sản phẩm đã mua (hàng nhái, hàng giả).

Công cụ tên Return Vision tham gia phát hiện gian lận ngay từ lúc người tiêu dùng khởi động quy trình trả hàng trực tuyến. Nền tảng phân tích dữ liệu hành vi lẫn lịch sử giao dịch, đánh dấu trường hợp khả nghi chẳng hạn trả hàng ngay sau khi hàng được giao, khách hàng có nhiều địa chỉ thư điện tử liên kết, khách hàng từng liên quan đến hoạt động đáng ngờ trước đó…

Nhân viên tại điểm nhận hàng trả dễ dàng xem ảnh sản phẩm bị trả khi quét gói hàng vào hệ thống Happy Returns. Họ có quyền từ chối nhận nếu thấy giữa hàng trả với hàng mua không khớp, nhưng đôi lúc khác biệt khá nhỏ nên mắt thường chẳng nhận ra.

Khi hàng về lại các trung tâm xử lý lớn ở California, Pennsylvania và Mississippi, đội ngũ nhân viên kiểm tra mở gói hàng bị đánh dấu, chụp ảnh chuyển cho Return Vision. Nền tảng so sánh hình ảnh kết hợp đối chiếu thông tin. Nhân viên xem xét đánh giá từ AI và ra quyết định cuối cùng. Công cụ trí tuệ nhân tạo đóng vai trò lớp bảo vệ bổ sung.

Trả hàng là dịch vụ quen thuộc của thương mại điện tử - Ảnh: Reuters

Happy Returns vận hành mạng lưới trả hàng trên khắp nước Mỹ, nơi người tiêu dùng có thể trực tiếp đem hàng đến trả mà không cần đóng hộp hay in nhãn. Hàng được gom lại theo thương hiệu, vận chuyển về trung tâm xử lý lớn để phân loại, kiểm tra, tiếp theo gửi lại kho của nhà bán lẻ hay đơn vị vận chuyển bên thứ ba. Yêu cầu hoàn tiền gần như được thực hiện ngay lập tức nên mô hình này rất dễ bị lợi dụng.

Chưa đến 1% hàng trả trong mạng lưới Happy Returns bị Return Vision đánh dấu rất khả nghi. Tuy nhiên khoảng 10% số hàng đánh dấu quả thực là gian lận. Giá trị trung bình của mỗi vụ gian lận vào khoảng 261 USD.

Hiện tại công ty mới thử nghiệm dùng Return Vision với hàng của một số nhà bán lẻ như Everlane, Revolve, Under Armour – các doanh nghiệp từng bị gian lận trả hàng trước đây. Giám đốc kho vận Everlane Jim Green hoan nghênh quyết định sử dụng công cụ AI. Ông cho biết hành động trả hàng vốn đã gây tổn thất lợi nhuận không nhỏ vì tốn thêm chi phí vận chuyển, chuẩn bị bán lại, bổ sung hàng mới, nếu còn không nhận lại được hàng trả thì tổn thất còn lớn hơn.

Theo giám đốc Green, riêng Everlane đã mất hàng trăm nghìn USD mỗi năm vì gian lận trả hàng. Under Armour cùng Revolve từ chối đưa ra bình luận.

Gian lận trả hàng gây thiệt hại lớn cho nhà bán lẻ và đơn vị vận chuyển - Ảnh: Reuters

Một nghiên cứu dựa trên thống kê của gần 360 chuyên gia thương mại điện tử xác định khoảng 849,9 tỷ USD hàng hóa bán lẻ năm 2025 bị trả lại, trong đó 9% có thể là gian lận. Giám đốc điều hành Happy Returns Juan Hernandez-Campos nhấn mạnh: “Kẻ xấu ngày càng trở nên tinh vi hơn. Chúng tôi phải thích nghi để ứng phó”.

Không chỉ Happy Returns, Amazon và FedEx đều cung cấp dịch vụ trả hàng không cần đóng hộp hay in nhãn. Amazon cũng dùng công cụ tự động ghi nhận trường hợp khả nghi để tiến hành kiểm tra sâu hơn.

Trước mắt Return Vision chỉ giúp xác định trường hợp trả lại sản phẩm không đúng với lúc mua. Công cụ chưa phát hiện được trường hợp khách đem trả hàng đã mặc hoặc hư hại.

Quyết định dùng Return Vision của Happy Returns một lần nữa cho thấy AI thay đổi thương mại điện tử nhiều đến mức nào. Ngày nay trí tuệ nhân tạo phục vụ không chỉ nền tảng thương mại điện tử hay nhãn hàng mà cả đơn vị vận chuyển và người tiêu dùng.

Tất nhiên không phải ai cũng sử dụng AI cho mục đích tốt. Dịp lễ mua sắm 11.11 vừa qua, tại Trung Quốc xuất hiện chiêu trò dùng trí tuệ nhân tạo chỉnh sửa hình ảnh sản phẩm từ tốt thành hỏng, sau đó yêu cầu nhà bán hàng hoàn tiền. Nhà bán hàng qua sử dụng phần mềm phát hiện mới biết hình ảnh đã qua AI chỉnh sửa.

Cẩm Bình