반품은 위험한 비즈니스일 수 있습니다. AI의 도움은 다음과 같습니다.

지난달, 한 남성이 새로운 스타워즈 레고 키트에서 레고 대신 파스타를 발견하고 깜짝 놀랐습니다. 도둑들은 온라인에서 키트를 구입한 후 색색의 블록을 실제 레고의 무게와 소리를 모방한 마른 국수로 교체한 후 훼손된 상자를 돌려주었습니다. 이를 눈치챈 소매업체는 똑같이 의심하지 않는 스타워즈 팬에게 키트를 재판매했습니다.  

다양한 산업 분야의 전 세계 200개 이상의 주요 판매자를 대표하는 글로벌 조직인 Merchant Advisory Group의 최고 경영자인 John Drechny는 이러한 유형의 반품 사기가 드물지 않다고 말합니다. 고가의 상품을 더 저렴한 상품으로 교환한 후 환불을 위해 반품하는 것을 '브릭킹'이라고 합니다.

모든 규모의 판매자는 구매자와 판매자가 존재한 만큼이나 오랫동안 반품 사기와 싸우고 있습니다. 가짜 영수증, 빈 박스, '옷장 정리'(옷을 구매한 후 반품하고, 착용 후 태그를 부착한 채로 반품하는 행위)는 소비자가 시스템을 악용하는 몇 가지 방법 중 일부에 불과합니다. 모든 유형의 반품 사기가 놀라운 속도로 증가하고 있으며, 이로 인해 판매자는 매년 수십억 달러의 손해를 보고 있습니다.

"사기만이 문제가 아닙니다."라고 드레흐니는 말합니다. "이를 방지하는 데는 엄청난 노력과 비용이 듭니다." 예를 들어, 2023년에 23개 주에서 두 사람이 가짜 영수증을 사용하여 수하물과 핸드백을 반품하는 바람에 TJ Maxx와 그 계열 매장은 결국 약 10만 달러의 손실을 입었습니다. 

판매자에게 필요한 것은 사기 방지, 사기 조사 및 대응과 관련된 시간과 비용을 줄이는 것입니다. 문제는 대형 박스 스토어든 동네 구멍가게든 판매자가 특정 반품이 사기성 반품인지 너무 늦을 때까지 알지 못하는 경우가 많다는 점입니다.

이제 새로운 세대의 AI 기반 도구가 이를 바꾸기 시작했다고 마스터카드의 북미 보안 솔루션 담당 수석 부사장인 Seckin Yilgoren은 말합니다. 사전 예방적 사기 방지입니다: AI는 방대한 양의 거래 활동 속에 묻혀 있는 패턴을 반품 시점에 실시간 신호로 전환하여 범죄 고객(또는 혼란스러운 고객)을 표시하고 비용이 많이 드는 지불 거절로 이어지기 전에 분쟁 절차를 중단할 수 있다고 그는 말합니다. 

온라인 쇼핑의 증가와 판매자가 소비자가 집에서 편리하게 구매하고 반품할 수 있도록 노력하는 방식 등 반품 남용이 증가하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 특히 대면 상호작용이 필요 없는 반품 프로세스가 큰 기여를 하고 있습니다. 소비자는 패키지가 도착하지 않았거나 상자가 비어 있거나 배송 중 제품이 손상되었다고 주장할 수 있습니다.

또한 대부분의 온라인 반품은 매장 방문 없이도 배송이 가능합니다. 반품 사기에는 특별한 기술이나 전문 장비가 필요하지 않습니다. 심지어 리턴 어뷰징을 재미있고 '피해자 없는' 범죄로 홍보하는 소셜 미디어 인플루언서들도 있습니다. 하지만 이는 사실이 아니라고 드레치니는 말합니다.

"누군가는 비용을 지불하고 있고, 그 사람은 어떤 식으로든 비용을 흡수해야 합니다."라고 그는 말합니다. "소매업체가 사람들을 떠나보내야 할 수도 있고 심지어 폐업할 수도 있습니다."

그 이유는 비용이 상당하기 때문입니다. 2024년에 마스터카드는 1,250억 달러의 반품 건수를 처리했는데, 이 중 170억 달러 이상이 사기로 추정된다고 일고렌은 말합니다.

빠르고 간편한 소비자 경험은 대부분의 판매자가 추구하는 최종 목표이지만, 반품 사기를 처리하려고 하면 이를 달성하기가 더 어려워집니다. 소매업체는 배송비 및 재입고 수수료를 추가하고 반품 시 더 많은 서류 작업을 요구하기 시작했습니다. 결과적으로 정당한 소비자는 상품을 반품하기 위해 과도한 절차를 거쳐야 하는 경우 판매자를 다시 찾지 않을 수 있습니다.

마스터카드는 회원사의 구체적인 요구 사항에 대해 MAG와 협의하고 중소기업 및 소비자 카드 발급사와의 대화를 통해 이번 달에 반품 사기를 사전에 차단할 수 있도록 설계된 최신 사기 방지 솔루션인 반품 위험 인텔리전스를 출시했습니다.

반품 위험 인텔리전스는 AI를 사용하여 현재 및 과거의 익명화된 Mastercard 거래, 특히 반품, 환불 및 분쟁 기록을 분석합니다. 보고된 사기 또는 지불 거절 이벤트와 연관된 패턴 및 행동을 식별하고, 이 인텔리전스를 사용하여 판매자가 사기 가능성이 높은 반품을 예측하는 데 도움이 되는 점수를 생성합니다. 이를 통해 판매자는 반품 수락에 대해 실시간으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이 결제 위험 인텔리전스 도구는 디지털 지원의 일부로, 가맹점 수준에서 개입을 가능하게 하여 사기에 대응하는 마스터카드의 기능 제품군을 강화합니다.

"특정 고객이 사기를 저질렀다고 주장하는 것이 아니라 판매자가 위험을 완화하는 데 도움이 되는 추가 인사이트와 데이터 포인트일 뿐입니다."라고 Yilgoren은 말합니다. "우리는 방대한 양의 트랜잭션을 보고 이 데이터 풀을 사용하여 이상 징후를 찾아 위험을 식별하고 행동에 플래그를 지정할 수 있습니다."

하나의 신용카드 번호가 여러 판매자로부터 수십 건의 반품에 연루되거나, 단기간에 수천 달러의 환불이 이루어진 신용카드 번호, 고가 품목에 대한 반품이 자주 발생하는 신용카드 번호 등이 이러한 신호일 수 있습니다. 판매자는 즉시 환불이나 교환을 처리하지 않는 방식으로 플래그에 대응할 수 있습니다. 이렇게 하면 요청된 반품에 대해 하루나 이틀 정도 조사하여 반품이 유효한지 여부를 결정할 수 있습니다.  

반품 위험 인텔리전스는 도둑이 레고 상자에 파스타를 물리적으로 포장하는 것을 막을 수는 없지만, 바삭거리는 소리가 나는 판지 상자가 반품함에 도착하고 발신자의 신용 기록이 자동으로 검토되면 적신호가 켜질 수 있습니다.

"마스터카드는 판매자가 자신의 매장에서 일어나는 일만 볼 수 있는 생태계 전반을 더 잘 파악할 수 있습니다."라고 Drechny는 말합니다. "훨씬 더 폭넓은 관점을 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다."