仅退款规则被滥用，商家和平台该如何应对？

一、案件回顾：一次典型的技术型恶意索赔

1. 作案手法

谭某某通过AI修图软件将完好水果照片篡改为发霉、腐烂的虚假图片，以“商品存在严重质量问题”为由向电商平台申请“仅退款不退货”。 为规避平台风控，他通过境外加密通讯软件购买多个实名认证账号，配合不同支付账户分批下单。 退款到手后，他将完好水果通过闲鱼、朋友圈等渠道低价转卖变现，形成完整套现链条。

2. 波及范围

该行为导致衡山县被多家电商平台列为异常订单高风险地区，当地居民正常网购榴莲、车厘子时遭遇商家拒发。

3. 判决结果

法院认定谭某某构成诈骗罪，且2024年曾因诈骗罪被判刑，系累犯，最终判处有期徒刑一年并处罚金5000元，违法所得全部追缴。

二、商家应对措施：从被动接受到主动防御

1. 完善发货与举证链条

保留完整的打包、封装、出库视频及照片，确保可回溯商品出货时的完好状态。

使用带有时间戳和地理位置的发货验证工具，提升举证力度。

2. 建立异常订单预警机制

关注同一收货地址、联系电话或IP段集中出现的仅退款申请。

对短时间内反复购买生鲜等高退货类目但长期仅退款不退货的账号实施人工复核。

3. 主动配合平台申诉

遇到可疑售后索赔时，要求消费者提供开箱视频或多角度实拍凭证，反向验证其图片真实性。

一旦发现订单存在批量异常特征，及时向平台提交发货证据与交易记录，申请驳回退款或移交风控部门处理。

4. 善用法律维权工具

民事层面可起诉恶意退款者，索赔货款、运输损耗费及商誉损失等实际损害。

对金额达到立案标准（多数地区3000元以上即构成“数额较大”）的批量恶意案件，可直接报警追究刑事责任。

三、平台应对措施：从事后被动补救迈向事前主动防范

1. 升级AI内容真实性核验

部署AI真伪检测系统，自动识别图片中由生成式模型留下的伪影、纹理异常及水印残留等痕迹。

对高额生鲜、数码等易被攻击的类目，强制要求消费者在售后申请时通过App内嵌摄像头实时拍摄，禁用从本地相册上传照片的功能。

2. 构建消费者信用分级体系

根据账号的历史售后率、退款理由合理度、举证模式等维度，建立动态信用评分，对异常账号自动提高审核门控或限制“极速退款”权限。

跨平台共享黑名单数据，识别并限制跨平台流窜作案的职业化群体。

3. 建立商家申诉与快速救济通道

为商家设置一键提交异常订单线索的入口，配合平台后台数据交叉比对，加速识别批量操作的“职业羊毛党”。

在案件查实后，平台应对受骗商家先行垫付部分或全部损失，再向违法者追偿，降低无辜商家的资金压力。

4. 强化“技术向善”的合规引导

在规则前端明确禁止利用AI篡改、伪造痕迹进行虚假售后的违规条款，提前告知法律后果。

对恶意退款达到一定频次或金额的账号，实施永久封禁并列入行业联合惩戒名单。

四、共识与底线

1. 法律定性已无歧义

恶意仅退款金额超过3000元即构成诈骗罪，“薅羊毛”的幌子无法掩盖虚构事实、非法占有他人财物的本质。

2. 商户端损失不应被忽视

每次被恶意退款，商家除了损失商品价值，还需承担运输费、包装费、时间精力等隐性成本。若平台或商家对这类行为缺乏有效应对，最终这些成本会通过提高日常售价转嫁给全体消费者。

3. 科技向善是共同的底线

技术本身无善恶，但使用者目的必须接受法律评价。以AI造假牟利的路径一旦蔓延，将系统性侵蚀网购市场的信任基础。 平台、商家、监管和消费者需协同行动，让“仅退款”的善意回归纠纷调解的本来面貌。