يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي للحد من الاحتيال في الإرجاع وتحسين الخدمات اللوجستية

ليس من غير المألوف أن يطلب المستهلك نفس القميص بثلاثة مقاسات، ثم يعيد المقاسين غير المناسبين له. ولكن ماذا يحدث عندما يستبدل المستهلك الملصقات ويعيد قمصانًا مختلفة، أو يشتري فستانًا لحدث ما، ويرتديه مرة واحدة مع وضع العلامة فيه، ثم يعيده؟

هذه أمثلة على الاحتيال في العائدات، وهو خطر في صناعة البيع بالتجزئة آخذ في الارتفاع “من حيث الحجم والتعقيد”، كما قال خوان هيرنانديز كامبوس، الرئيس التنفيذي للعمليات في شركة Happy Returns، وهي شركة برمجيات تدير العائدات وهي جزء من UPS. اليوم، حوالي 9% من العائدات تكون احتيالية، وفقًا لتقرير مشهد عوائد التجزئة لعام 2025 الذي نشره الاتحاد الوطني للبيع بالتجزئة وHappy Returns في أكتوبر الماضي.

وقال كامبوس إنه مع استمرار مشكلة الاحتيال وسط تزايد حجم المرتجعات، لم يعد بإمكان التجار الاعتماد على الأساليب “اليدوية للغاية” التي كانوا يستخدمونها سابقًا لمعالجة المرتجعات.

وبدلاً من ذلك، يتجه تجار التجزئة وشركاؤهم في البرمجيات إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إدارة الخدمات اللوجستية العكسية، وهو جزء من سلسلة التوريد الذي يتضمن التعامل مع المرتجعات وإعادة تخزين المخزون. تروج شركة Narvar، التي تعمل مع شركات من بينها DSW وNewell Brands، لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تعالج مليارات من نقاط بيانات المستهلك للكشف عن الاحتيال. وفي الوقت نفسه، تستخدم Loop الذكاء الاصطناعي لأتمتة القرارات والكشف عن عمليات الاحتيال لعملاء مثل Keen وPrincess Polly.

قال جاكي سوانسون، الشريك الإداري في شركة Gartner Consulting، إن تجار التجزئة تحولوا خلال الأشهر الثمانية عشر الماضية من اكتشاف الاحتيال المعزز بالتعلم الآلي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي. الهدف؟ إيقاف الاحتيال في مساراته، وتقليل الخسائر، وتسريع عمليات العائدات المشروعة، وإعادة المخزون للبيع في أسرع وقت ممكن.

وقال سوانسون إنه من بين تجار التجزئة الذين تزيد إيراداتهم السنوية عن مليار دولار، “جميعهم تقريبًا لديهم شيء ما”، مع وضع الملابس ومستحضرات التجميل والأحذية في المقدمة بسبب معدلات عوائدها المرتفعة.

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة الاحتيال في الإرجاع

وقالت كارولين ريبيرت، المدير الأول لسياسة الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا في الاتحاد الوطني للبيع بالتجزئة، إن الخدمات اللوجستية العكسية “تبرز كمجال تركيز رئيسي” حيث يفكر تجار التجزئة في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي.

يواجه تجار التجزئة مشكلات الاحتيال في الإرجاع مثل الكميات المبالغ فيها – عندما يدعي المستهلك أنه أعاد عناصر أكثر مما فعلوا بالفعل – إرجاع الصناديق الفارغة، أو إرسال صناديق مليئة بالحجارة، والتلاعب بالملصقات، والبدائل المزيفة. ينخرط بعض المستهلكين في خزانة الملابس، حيث يستخدمون أو يرتدون قطعة ما لفترة قصيرة قبل إعادتها.

إحدى المزايا الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وفقًا لكامبوس، هي أنه يمكنه تحليل كميات كبيرة من البيانات المرتجعة لتحديد الأنماط التي قد يكون من الصعب العثور عليها يدويًا. على سبيل المثال، تستخدم شركة Happy Returns – التي تشمل قائمة عملائها Everlane وPact وUnder Armor – تقنية تسمى Return Vision، والتي تكتشف التناقضات في البضائع مثل الشعارات غير الصحيحة، أو العلامات المعدلة، أو الاختلافات في المواد، أو مقايضات المنتجات.

وقال كامبوس إنه إذا اكتشفت شركة Return Vision إحدى هذه المشكلات، فإنها تغذي البيانات إلى لوحات معلومات البيع بالتجزئة في الوقت الفعلي، مما يسمح لتجار التجزئة بعرض المشكلات المحتملة بسرعة. يمكن لتجار التجزئة معرفة سبب وضع علامة على الإرجاع وصور العناصر التي تم إرجاعها. ثم يكون لديهم دليل للاعتراض على أي مطالبات للمستهلك، حتى قبل وصول العنصر إلى المستودع.

تستخدم Happy Returns أيضًا نظام تقييم المخاطر السلوكية القائم على الذكاء الاصطناعي، والذي يحدد العوائد المحتملة عالية المخاطر بناءً على تكرار العودة والتوقيت والجغرافيا والسلوك التاريخي. يمكن وضع علامة على المرتجعات للمراجعة البشرية قبل أن يقوم تجار التجزئة بإصدار استرداد.

ومع ذلك، يكشف تجار التجزئة عن صورة مختلطة حول الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالاحتيال في الإرجاع. في تقرير NRF، قالت 45% فقط من الشركات إنها تعتقد أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فعالان حقًا في منع الاحتيال في العائدات من تلقاء نفسها.

تستخدم شركة Bully Max، التي تصنع طعام الكلاب والمكملات الغذائية، أنظمة الذكاء الاصطناعي من Shopify وChargeflow للكشف عن عمليات الاحتيال في الإرجاع، وفقًا للرئيس التنفيذي ماثيو كينمان. في حالة حدوث احتيال أو قيام المستهلك بتقديم طلب رد المبالغ المدفوعة، يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بإنشاء دليل نيابة عن Bully Max لتقديمه إلى شركة بطاقة الائتمان.

ومع ذلك، أقر كينمان بأن الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا. يتعين على الشركة إرسال لقطات الشاشة يدويًا إلى شركة بطاقة الائتمان، على سبيل المثال. وقال: “لقد وجدنا أن المراجعة البشرية لا تزال ضرورية”.

عودة أسرع

الاحتيال ليس حالة الاستخدام الوحيدة للذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية العكسية. يستخدم Bully Max أيضًا الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط، مثل أسباب الإرجاع المتكررة. بعد ذلك، يمكن للفريق تحسين صفحة المنتج ووصفه، وتوفير معلومات أكثر دقة قبل قيام المستهلكين بإجراء عملية شراء.

وقال كينيمان: “في كثير من الحالات، يكون منع العودة أكثر قيمة من معالجة الحالة بكفاءة”.

وقالت سوانسون إن عملائها يستخدمون أيضًا الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات تنبؤية بالعائدات والتخزين. في السابق، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بوضع علامة استباقية على الطلبات التي من المحتمل أن يتم إرجاعها وتقترح أحجامًا أو منتجات بديلة قبل أن ينهي المستهلك عملية الشراء. في الحالة الأخيرة، عندما يصل العائد إلى مستودع بائع التجزئة، يوصي الذكاء الاصطناعي بما إذا كان يجب على بائع التجزئة إعادة بيع العنصر أو تصفيته أو حتى تدميره بناءً على قيمته المحتملة عند إعادة البيع.

وقال ريبيرت لموقع Business Insider إن عمليات الإرجاع كانت تاريخياً تتم يدوياً وتستغرق وقتاً طويلاً. الذكاء الاصطناعي “يسمح لتجار التجزئة بالتعامل مع أحجام العائدات الأعلى بسرعة واتساق أكبر.”

وقال كامبوس إن المعالجة الأسرع تفيد المستهلكين أيضًا من خلال توفير استرداد أسرع للبضائع المرتجعة. وأضاف أن تجربة العائد الإيجابية يمكن أن تبني الولاء للعلامة التجارية وتشجع المستهلكين على إجراء عملية شراء أخرى مع بائع التجزئة.