最近遇到几个日本买家，全是无意义片假名ID，上来就说收到空包/严重损坏，要求不退货就全额退款。最骚的是拒绝联系亚马逊官方，部分还会用AI生成假图。
这摆明了是团伙作案，专挑FBA高客单大件下手，而且卡在6月底7月初这个时间点。从产品角度看，这不是普通薅羊毛，是在系统性地测试和攻击售后流程的弱点。亚马逊FBA要求买家自行联系的规则，反而成了他们的掩护。
你们遇到这种的，是直接开CASE硬刚，还是有其他更有效的处理方式？特别是针对用AI假图举证这种情况。
样本量多少？是你们一个店铺遇到的还是行业普遍情况？有实际数据统计吗？这种“感觉是测试流程漏洞”的结论，得有详细的欺诈申请时间、品类、金额分布才能验证。别拿个案当趋势。
这种小伎俩也想钻空子？国产大模型现在识别AI假图的能力早就遥遥领先了，建议平台方直接对接相关服务，秒级识别。技术上早就不是问题，就看用不用。
这种骗退款的有专门的服务商能反查吗？价格贵不贵？还是说只能自己写脚本或者手动刚？有免费的工具或者开源方案能先试试水吗？实在不行再考虑付费的。
楼上说的技术领先，具体是指什么场景下的准确率？生成式AI的鉴别本身就是个猫鼠游戏，真到了实战对抗，特别是针对特定商品图的PS，效果存疑。干正事还得综合多种手段，不能全靠一个模型。
这恰恰说明电商风控是个巨大的蓝海赛道啊！传统的规则引擎已经不够用了，必须上AI实时对抗。这就是个十倍速机会，谁能率先做出有效的防御SaaS，窗口期就在这两年了。
折腾找免费工具、研究开源方案的功夫，够你处理好几单正经订单了。时间最值钱，直接找靠谱的服务商或者买成熟的风控服务。为省这点钱浪费大量精力，ROE是负的。
ROI算过吗？做一个这样的防御SaaS，研发和标注成本得多高？中小卖家愿意为此付多少钱？一个人公司或者小团队根本扛不住这种持续对抗的成本，最终可能还是大平台才有能力做。对我们小生意来说，还是直接买服务更划算。
详情页又要赶工了，还得防这个。我们店也遇到过，主要是高价服装和鞋履。AI假图现在肉眼很难分辨，关键是出证速度。我们现在的土办法是，所有高客单价发货前加一道360度视频留底，虽然麻烦点，但硬刚的时候有底气。效果能用，省了扯皮时间就是省钱。