作者｜基德

編輯｜文定

5個月下單1450單，又退貨1450單。退貨率100%。

浙江嘉興秀洲的服裝店主王女士，原本以為自己遇到了一位高頻復購的老客。直到盤點訂單時她才發現，這位“熟客”并不是來買衣服的，而是靠“買多退少”騙走了店里至少12萬元。

2025年10月開始，一名顧客頻繁出現在王女士的直播間，從最初幾單小單，慢慢變成十幾單、上百單。因為對方下單頻率高，王女士一度把她當成忠實大客戶。

直到2026年3月盤點訂單時，王女士才發現，對方5個月里累計下單1450單，同時也退貨1450單。更異常的是，很多退貨包裹存在缺件情況，比如申請退4件衣服，卻只寄回3件。經粗略統計，店鋪損失至少12萬元。

王女士發現了異常訂單 | 圖片來源：廣州日報

后來，王女士報警。警方很快鎖定外省嫌疑人陳某。陳某交代，自己第一次在王女士直播間購買3件羊毛衫，退貨時只寄回2件，卻申請了3件的全額退款，沒想到成功拿到退款。嘗到甜頭后，她開始頻繁下單、頻繁退貨。有時候買10件，只退1件，也能收到全額退款。

目前，陳某已被依法采取刑事強制措施，詐騙所得錢款已悉數退賠，案件正在進一步偵辦中。

陳某事件報道 | 來源：浙江新聞

這起案件之所以引發商家共鳴，是因為它擊中了很多中小賣家的日常痛點。

賣家不怕正常退貨，也不怕合理售后。真正讓人頭疼的是，有人把平臺用來保護消費者的退貨規則，當成了“零元購”的工具。

一個“熟客”

怎樣騙走賣家12萬元

王女士的遭遇，最有迷惑性的地方在于，對方一開始并不像騙子。

她不是突然下一個大單，也不是一次性騙走一大筆錢，而是用高頻下單、高頻退貨的方式，慢慢取得賣家的信任。

對很多直播間商家來說，老客很重要。尤其是服裝生意，復購率直接關系到店鋪穩定性。一個用戶反復下單，商家很容易把她看成優質客戶。客服響應會更快，售后處理會更順，甚至會主動預留新款、給予優惠。

陳某正是利用了這種信任。

王女士的店鋪日常訂單量大，人手有限，退貨包裹多的時候，很難每一單都逐件清點。很多中小賣家為了提升售后效率，往往會在收到退貨包裹后直接操作退款。

這原本是一種基于信任的處理方式。但在惡意買家眼里，它變成了漏洞。

買4件，只退3件；買10件，只退1件。只要賣家沒有及時核驗，平臺退款流程又順利通過，損失就由商家承擔。單筆看起來不算夸張，但5個月累積下來，就成了12萬元。

這也是退貨詐騙最難防的地方。它不一定有多復雜，也不一定需要高明技術。很多時候，只是利用了商家忙、訂單多、信任老客、售后流程快這幾個現實條件。

對中小商家來說，真正可怕的不是一次退貨，而是長期、高頻、隱蔽地被薅。等發現問題時，損失往往已經堆起來了。

退貨詐騙

正在從“買多退少”升級

王女士案不是孤例。

近幾年，圍繞退貨、退款、售后的詐騙越來越多，手法也在不斷變化。從買多退少，到以假換真，再到利用僅退款、AI假圖騙退，商家面對的風險正在變得更復雜。

一種常見套路，是“以假換真”。上海警方此前破獲過一起利用“七天無理由退貨”機制實施詐騙的案件。其中一起案件涉案金額超過20萬元。

嫌疑人張某是一名從事美妝銷售的微商。她先在網上購買高仿化妝品，再到正規電商平臺下單購買同款正品。收到正品后，她申請七天無理由退貨，卻把事先準備好的高仿品寄回平臺。退款到賬后，再把截留的正品通過微商渠道賣出牟利。為規避監管，她還在多個平臺注冊20多個賬號，并使用多個不同收貨地址。

這類騙局比“買多退少”更隱蔽。

因為包裹確實寄回來了，外觀看起來也可能高度相似。如果平臺或商家沒有足夠專業的驗貨能力，很難第一時間發現問題。等假貨進入退貨倉，甚至重新流入庫存，就會進一步放大風險。

另一種更讓服飾商家頭疼的，是“僅退款”爭議。

廣州商家時女士曾稱，買家劉某利用多個賬號，通過“僅退款”等方式實施詐騙。時女士最初披露，自己半年內被“僅退款”225件，損失5.4萬余元；后續她又表示，從2024年9月至2025年11月，劉某累計下單556單，涉案金額達9萬元。2025年12月，劉某已歸案，警方已立案調查。

這類案件之所以引發爭議，是因為它觸碰到了平臺售后規則里最敏感的一環：效率和公平。

從消費者角度看，僅退款、極速退款可以減少溝通成本，避免遇到無良商家時維權困難。尤其是食品、生鮮、低價日用品等品類，如果每次都要求退回商品，消費者體驗會很差。

但從商家角度看，如果審核機制不夠精細，惡意買家就可能把它變成套利工具。商品拿走了，錢也退了，最后損失全部落到商家身上。

現在，新的變量又出現了。

AI假圖騙退款。

人民日報今年3月關注過這一問題。全國多地電商平臺出現“AI假圖騙退款”事件，一些消費者利用生成式AI工具快速制作商品“破損”“變質”“污損”等虛假瑕疵圖片，再以質量問題為由申請僅退款。部分網絡平臺甚至出現相關付費教程。

這意味著，退貨詐騙的門檻正在繼續降低。

過去，偽造瑕疵至少還需要擺拍、修圖、找角度。現在，一張看似真實的破損圖、壞果圖、漏液圖，可能幾秒鐘就能生成。對于平臺審核來說，僅憑圖片判斷商品是否存在問題，難度正在變大。

AI生成的壞水果圖 | 圖片來源：網絡

問題不在于AI本身。問題在于，當造假工具越來越便宜，平臺的售后審核、商家的舉證能力、消費者的信用體系，都需要跟著升級。

否則，規則越追求效率，越可能被少數人鉆空子。

問題不只在買家

也在平臺規則的縫隙

討論這類事件，不能簡單變成商家和消費者互相指責。

正常消費者當然需要退貨權利。網購天然存在信息差，消費者在下單前無法真實觸摸、試穿、試用商品。七天無理由退貨，是電商交易能夠大規模發展的重要基礎之一。

但規則保護消費者，不等于縱容惡意行為。

對平臺來說，真正難的是在效率和公平之間找到平衡。

過去，平臺強調售后效率，能更快提升用戶體驗。退款快，消費者滿意度高，平臺交易摩擦也會降低。但當退款效率越來越高，審核鏈路如果跟不上，風險就會向商家端轉移。

尤其是中小賣家，他們沒有大品牌的風控系統，也沒有足夠的人力逐單核驗。一個小團隊每天忙著選品、直播、打包、客服、售后，遇到高頻退貨賬號時，很容易后知后覺。

王女士案就是典型例子。1450單退貨，不是一天發生的。它持續了5個月。如果平臺側能夠更早識別出異常賬號，比如同一用戶長期高頻下單又高頻退貨、退貨率異常、同一地址或同一賬號族群反復產生爭議訂單，商家可能不會等到盤點時才發現損失。

這也提醒平臺，售后治理不能只看單筆訂單。

很多惡意退貨不是孤立行為，而是連續行為。平臺需要看的，不只是這一單有沒有申請退款，而是這個賬號過去的退貨頻率、爭議記錄、退款理由、物流異常、商品簽收與退回路徑。

對賣家來說，也不能只靠信任做生意。直播電商節奏快，訂單量大，但越是忙，越要建立基本的風控動作。尤其是服飾、美妝、數碼、小家電等容易發生調包、缺件、以假換真的品類，退貨驗收不能省。

首先，要警惕高頻下單、高頻退貨賬號。

熟客當然值得珍惜，但“高頻購買”和“高頻退貨”同時出現，就不是普通復購，而是異常信號。商家可以建立簡單的異常賬號記錄，對短時間內大量下單、大量退貨、退貨理由頻繁變化的用戶重點標記。

其次，退貨拆包要盡量留痕。

包括快遞面單、外包裝、拆包過程、商品數量、吊牌狀態、商品細節等。條件允許的話，重要訂單、爭議訂單、高客單價訂單，最好全程錄像。證據留得越完整，后續向平臺申訴或報警時，越不容易陷入被動。

再次，要熟悉平臺規則，及時申訴。

很多商家吃虧，不只是因為被騙，也因為不熟悉申訴流程。遇到明顯異常訂單，不要只在客服對話里爭執，要及時提交訂單記錄、物流信息、聊天記錄、拆包視頻和商品照片。必要時，也要及時報警。

最后，不要迷信“老客不會出問題”。

真正的老客，是長期穩定購買、合理售后、正常溝通。一個賬號如果持續下單又持續退貨，即便看起來熟，也要回到數據本身判斷。

電商行業這些年一直在提升消費者體驗，這是好事。但消費者體驗不能建立在商家長期裸奔的基礎上。

如果正常退貨越來越便利，惡意退貨也越來越便利；如果消費者維權越來越簡單，商家證明自己沒錯卻越來越難，那么平臺交易里的信任就會被慢慢消耗。

七天無理由退貨，保護的是正常消費者，不是惡意薅羊毛的擋箭牌。一旦退貨規則被反復濫用，受傷的不只是某一家店。它消耗的是整個電商交易里最基礎的信任。