AI phát hiện hàng giả trong thương mại điện tử

Với người tiêu dùng Mỹ, đặc biệt trong mùa mua sắm cuối năm, trả lại hàng đã trở thành một phần quen thuộc của thương mại điện tử. Đằng sau sự tiện lợi đó là rất nhiều chi phí phát sinh, rủi ro và gian lận đang đè nặng lên các nhà bán lẻ và hệ thống logistics. Nhất là khi trong số hàng hóa được trả về có trà trộn cả hàng giả, hàng nhái. Mới đây, các kho vận của công ty vận chuyển UPS tại Mỹ đã nhờ tới những robot AI nhằm giúp họ phát hiện những món hàng giả được trả lại.

Theo Reuters, cứ khoảng 10 sản phẩm được trả lại tại Mỹ thì có gần một trường hợp gian lận, gây thiệt hại khoảng 76,5 tỷ USD mỗi năm. Khi lượng hàng hoàn trả tăng mạnh sau Black Friday và Giáng sinh, các doanh nghiệp logistics buộc phải tìm cách xử lý nhanh hơn, rẻ hơn và chính xác hơn. Với UPS, câu trả lời nằm ở Trí tuệ nhân tạo.

Tại California, Happy Returns – đơn vị xử lý trả hàng không cần hộp, không cần nhãn dán -thuộc UPS – đang triển khai thử nghiệm công cụ AI mang tên Return Vision. Hệ thống này được thiết kế để phát hiện các trường hợp trả hàng giả, tráo hàng hoặc trả sai sản phẩm, là một vấn đề ngày càng phổ biến trong thương mại điện tử.

Ông David Sobie – Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Happy Returns cho biết: “Hiện nay, các nhà bán lẻ đang chịu áp lực rất lớn, vừa về chi phí, vừa về gian lận trong trả hàng. Trả hàng vốn đã rất tốn kém và khi gian lận gia tăng, nó trở thành gánh nặng lớn đối với lợi nhuận. Mục tiêu của chúng tôi là đưa hàng hóa trở lại kho nhanh nhất để có thể bán lại, đồng thời bổ sung các lớp kiểm soát để đảm bảo món hàng được trả đúng là món đã mua”.

Happy Returns vận hành mạng lưới “return bar” trên toàn nước Mỹ, nơi người tiêu dùng có thể mang hàng đến trả trực tiếp mà không cần đóng hộp hay in nhãn. Các món hàng được gom lại theo thương hiệu, vận chuyển về các trung tâm xử lý lớn để phân loại, kiểm tra và gửi trả lại kho của nhà bán lẻ hoặc đơn vị logistics bên thứ ba.

AI bắt đầu tham gia ngay từ bước đầu tiên, khi người mua khởi tạo yêu cầu trả hàng trực tuyến. Hệ thống phân tích dữ liệu hành vi, lịch sử giao dịch và hình ảnh sản phẩm để xác định mức độ rủi ro của từng đơn hàng, trước khi quyết định có cần kiểm tra sâu hơn hay không.

Ông David Sobie – Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Happy Returns chia sẻ: “Chúng tôi có một thuật toán sử dụng học máy để chấm điểm rủi ro cho từng đơn trả hàng. Những trường hợp có rủi ro cao sẽ được kiểm tra bằng hình ảnh. Chúng tôi chụp ảnh từng món hàng và đối chiếu với hình ảnh trong danh mục sản phẩm của nhà bán lẻ. Đây giống như một lớp bảo vệ bổ sung, bởi đôi khi con người không phát hiện được những khác biệt rất nhỏ giữa món hàng đã mua và món hàng được trả lại”.

Theo Hiệp hội Bán lẻ Quốc gia Mỹ, tổng giá trị hàng hóa bị trả lại trong năm 2025 có thể lên tới gần 850 tỷ USD, tương đương gần 16% tổng doanh số bán lẻ. Khi dòng tiền vào các doanh nghiệp bán lẻ ngày càng bị bào mòn bởi chi phí logistics và hoàn tiền nhanh, khả năng kiểm soát hàng hoàn trả đã trở thành yếu tố then chốt về mặt tài chính.

Ông Juan Hernandez-Campos – Giám đốc vận hành Happy Returns nhận định: “Khi các đối tượng gian lận ngày càng tinh vi, việc chỉ dựa vào kiểm tra thủ công không còn đủ. Những chiêu trò gian lận luôn thay đổi và chúng tôi cũng buộc phải thích ứng”.

Trong một nền kinh tế nơi thương mại điện tử tiếp tục mở rộng và kỳ vọng của người tiêu dùng ngày càng cao, trí tuệ nhân tạo đang trở thành công cụ chiến lược của ngành logistics – không chỉ để tiết kiệm chi phí, mà còn để bảo vệ giá trị hàng hóa và niềm tin trong toàn bộ chuỗi cung ứng.