骗保师一天退货多少件

“骗保师”是近年来伴随电商保险服务衍生出的灰色职业群体，他们通过虚构事实、伪造凭证等手段恶意利用退货险等保障机制牟利。本文深度剖析这一现象，结合行业报告与案例，揭示其运作模式、日均操作量级、对各方造成的危害，并探讨平台与监管的应对策略，旨在为消费者与从业者提供一份全面的风险认知与防范指南。

       在电子商务高度发达的今天，退货保险（以下简称“退货运费险”）作为一种提升购物体验、降低消费者决策成本的增值服务，已成为众多线上交易的标配。然而，阳光之下总有阴影，一种被称为“骗保师”或“保险欺诈师”的灰色职业悄然滋生。他们并非传统的诈骗犯，而是钻营于平台规则与保险条款缝隙中的“技术型”套利者。一个核心且引人好奇的问题是：这些游走于灰色地带的“骗保师”，一天究竟能操作多少件退货以牟取不当利益？这个数字背后，牵扯出的是一条隐秘的产业链、平台风控的攻防战以及整个电商生态的健康度问题。

       要回答“一天退货多少件”，首先必须厘清“骗保师”的定义及其行为模式。他们并非普通的退货用户，而是有组织、有策略地利用退货保险机制进行欺诈活动的主体。其核心手段是“虚假退货”或“伪造退货”：即下单购买商品并购买运费险，随后在未真实退货、或退货商品与原物不符（例如以次充好、偷梁换柱）、甚至伪造物流信息的情况下，向平台和保险公司发起理赔申请，骗取保险赔付金额与商品实际价值之间的差价。中国银保监会相关部门负责人曾公开指出，互联网保险业务中，理赔欺诈风险正呈现专业化、团伙化趋势，其中“利用退货运费险规则套利”是典型案例之一。

一、 日均操作量级：从个位数到规模化的演变

       “骗保师”的单日操作量并非固定值，它取决于多个变量，包括操作者的技术手段、拥有的账号资源、目标平台的风控强度以及所涉商品的特性。我们可以将其分为三个层级：

       初级散户：单兵作战，利用个人或少量亲友账号进行操作。由于担心被系统识别，操作较为谨慎，日均退货申请量可能控制在3到8件。他们多选择单价不高、易于转手的日常用品，单笔获利额较小，靠“积少成多”。

       中级团伙：形成了小规模协作，可能掌握数十个经过“养号”（即通过模拟正常消费行为提升账号信用等级）的电商平台账户。通过脚本或半自动化工具辅助下单和发起理赔，日均操作量可达20至50件。他们开始有意识地研究平台漏洞，选择理赔流程相对简单、审核周期短的品类下手。

       专业化团伙：这是危害最大的群体。他们具备较强的技术能力，能够批量注册或收购账号，甚至利用非法获取的个人信息创建虚拟账户。通过编写全自动化的程序（常被称为“撸货脚本”），实现从选品、下单、投保、发起退货到理赔申请的全流程自动化。根据一些电商平台安全团队披露的非完全统计数据，此类团伙在风控松懈期，一个操控节点日均发起的可疑退货申请可高达上百件，甚至更多。其目标往往是高价值商品或保险赔付比例异常（如早期某些平台活动期设置的过高运费险保额）的订单。

二、 运作链条拆解：如何实现高频“退货”

       高频率的“退货”操作背后，是一套精细化的非法作业流程，绝非简单的重复点击。

       首先，是信息与账号的储备。“骗保师”通过黑产渠道获取大量手机号、身份证信息（部分经过脱敏处理）用于注册电商平台账号。这些账号需要经过“养熟”，即进行一段时间的正常购物、浏览、评价，以降低平台的风控评分。中国互联网协会发布的报告曾提及，网络黑产中账号买卖是基础环节，为各类欺诈行为提供了“马甲”。

       其次，是目标的筛选。他们利用数据爬虫或经验总结，建立“目标商品库”，库中的商品通常具有以下特征：支持退货且默认购买运费险、商品体积小重量轻（便于伪造物流或低成本寄送空包）、市场价格稳定易于变现、商家处理退货审核速度较快或流程存在模糊地带。

       再次，是核心的“退货”实施环节。对于需要伪造物流信息的，他们可能与不良快递网点勾结，获取虚假的物流单号，或者直接寄送空包裹、与商家串通（极少数情况）完成虚假签收。对于“狸猫换太子”式的退货，则需提前准备低价仿品或损坏品。

       最后，是资金流转与变现。骗得的保险赔付款和/或商品，会通过多个中间账户进行流转，最终汇集提现或通过二手交易平台、社交群组等渠道折价销售，完成套现闭环。

三、 对保险方与商家的双重吸血

       “骗保师”每成功操作一笔退货，都是一次对保险池资金和商家利润的侵蚀。

       对于保险公司而言，退货运费险本身是基于大数据模型测算风险、保费低廉的险种。高发的欺诈理赔会直接推高赔付率，导致产品亏损。为了平衡风险，保险公司只能要么提高保费，要么收紧理赔条件。最终，这部分增加的成本会转嫁到所有诚信消费者身上，表现为运费险价格上涨或获得赔付的难度增加。根据某大型保险公司在其年度理赔白皮书中的分析，互联网场景下的保险欺诈，尤其是短期、高频的险种，已成为其风险管控的重点挑战。

       对于商家，损失更为直接。除了损失商品本身的价值（如果被掉包或收到无法再次销售的商品），还需投入人力处理这些恶意退货订单，包括审核、争议仲裁、与平台和保险公司沟通等，运营成本显著增加。更严重的是，高频的恶意退货会影响店铺的退货率、纠纷率等关键数据，进而影响店铺在平台内的搜索排名、活动报名资格，甚至导致流量降权，形成恶性循环。许多中小卖家对此苦不堪言。

四、 平台风控系统的“猫鼠游戏”

       面对“骗保师”的挑战，主流电商平台和保险公司不断升级其风控系统。这是一场没有硝烟的技术对抗。

       风控系统会建立多维度用户画像。除了基本的账号信息，还包括用户的浏览路径、下单时间习惯、历史退货记录、关联设备、网络环境等上千个特征变量。一个正常的消费者和“骗保师”在这些变量上会呈现出显著不同的模式。例如，正常用户的购物行为有随机性，而“骗保师”的账号可能表现出“只买特定类型商品、下单即计划退货、物流地址异常集中”等特征。

       建立实时监控与预警机制。当系统检测到某个账号或关联账号群在短时间内集中发起多笔退货理赔，尤其是涉及相似商品或同一商家时，会自动触发风险警报，将该批次订单转入人工审核或更严格的验证流程。

       引入生物识别与交叉验证。部分平台对于高风险订单，会要求进行人脸识别或与公安系统数据核验，以确认操作者是账号实名者本人。在物流环节，与主流快递公司数据深度对接，校验物流信息的真实性和轨迹合理性，打击空包、虚假签收等行为。

       然而，“骗保师”团伙也在不断进化。他们采用更分散的IP地址、使用模拟真人操作的自动化工具、购买更“真实”的已养熟账号，甚至研究风控规则进行针对性规避。这场攻防战持续升级，也促使平台风控技术向更智能、更主动的方向发展。

五、 法律定性：游走于违法与犯罪边缘

       “骗保师”的行为在法律上如何定性？这取决于其具体情节和涉案金额。

       从民事角度，其行为构成欺诈，根据我国民法典，以欺诈手段实施的民事法律行为，受欺诈方有权请求人民法院或者仲裁机构予以撤销。因此，保险公司或商家在掌握证据后，可以追回被骗取的款项。

       从行政角度，违反治安管理处罚法，可处拘留和罚款。

       最关键的是刑事角度。如果诈骗的保险金或财物价值达到一定数额（根据最高人民法院、最高人民检察院的司法解释，诈骗公私财物价值三千元至一万元以上即构成“数额较大”），就可能构成诈骗罪。对于组织化、产业化的团伙，即使单个账号案值不高，但总案值累计计算，同样可能面临严厉的刑事处罚。近年来，已有多地公安机关侦破利用电商平台运费险实施诈骗的犯罪团伙，涉案金额从数十万到数百万元不等。

六、 对普通消费者的间接伤害

       “骗保师”的猖獗，最终损害的是广大诚信消费者的利益和体验。

       最直接的体现是退货保险的门槛提高和成本上升。保险公司为了控制风险，可能将原本普惠的运费险调整为更具限制性的产品，或者对部分退货率较高的用户、商品类别拒绝承保。

       其次，是退货流程变得繁琐。为了防范欺诈，平台和商家不得不增设验证步骤，如要求上传更清晰的商品照片、视频，要求更详细的退货说明，甚至对部分订单采取收货后延迟退款等策略。这无疑增加了诚实消费者在正当退货时的麻烦和时间成本。

       最后，侵蚀社会信任基础。当“骗保”行为被默认为一种“生财门路”并在小范围传播时，会诱导少数法律意识淡薄的人效仿，破坏公平诚信的网络交易环境。

七、 识别与防范：商家如何自我保护

       面对潜在的“骗保师”风险，商家并非只能被动承受。

       加强发货前的审核。对于新注册账号、地址模糊、下单行为异常（如短时间内连续下单不同商品）的订单，可以采取延迟发货、联系买家确认等措施。对于高价值商品，建议在发货时进行拍照或录像存档，记录商品唯一标识（如序列号）。

       优化收货查验流程。收到退货包裹时，应在快递员在场或监控下开箱验货，确认退回商品是否为本店售出、是否完好、配件是否齐全。一旦发现异常（如商品被掉包、严重损坏），立即拍照录像，并第一时间通过平台申诉渠道发起争议，拒绝退款。

       善用平台工具。积极使用电商平台提供的商家保障服务、举报恶意行为的通道。对于有确凿证据的欺诈订单，坚决投诉，并申请将涉事账号列入平台黑名单。与平台保险服务提供商保持沟通，了解最新的风险提示和防范建议。

       购买商家保障保险。部分保险公司推出了针对电商卖家的保障保险，承保因恶意退货、掉包等造成的损失，可以作为一道风险转移的防线。

八、 行业协同与数据共享破局

       打击“骗保师”需要产业链各方的协同，尤其是数据的共享与联动。

       电商平台、保险公司、物流企业、支付机构之间建立安全联盟和数据共享机制至关重要。例如，一个账号在A平台因骗保被处罚，其关联信息（如设备指纹、网络身份标识等）应能安全脱敏后共享给B平台的风险系统，提高其作恶成本。目前，一些行业头部企业已在相关主管部门指导下，探索建立类似的反欺诈共享数据库。

       推动信用体系的应用。将恶意退货、保险欺诈等行为与个人或企业的社会信用记录更紧密地挂钩。国家公共信用信息中心运营的全国信用信息共享平台，正逐步纳入更广泛的市场主体信用信息，这对构建“一处失信、处处受限”的惩戒格局具有长远意义。

九、 技术反制：人工智能与大数据的前沿应用

       对抗日益狡猾的“骗保师”，技术是最核心的武器。

       图计算技术的应用。传统的风控模型主要分析单个账号的行为，而图计算可以分析账号与账号之间、账号与设备、地址、电话号码等实体之间的复杂关联网络，从而精准识别出隐藏在背后的团伙。例如，发现上百个账号都关联到同一个收货手机号或同一个无线网络接入点。

       无监督学习算法。传统的风控规则是有监督的，基于已知的欺诈模式制定。“骗保师”一旦改变策略就可能失效。无监督学习算法可以在海量正常交易数据中，自动识别出行为模式异常的离群点，即使用户从未被标记为欺诈，其异常行为模式也能被系统捕捉，实现“未知风险”的发现。

       自然语言处理技术。用于智能审核退货理由、用户与客服的聊天记录，识别其中是否存在矛盾、套路化的话术或虚假陈述的痕迹。

十、 消费者教育：筑牢第一道防线

       广大消费者是构建健康电商生态的基础。加强消费者教育，使其认清“骗保”行为的本质与危害，至关重要。

       平台和媒体应广泛宣传，明确告知用户“骗保”属于违法行为，不仅可能导致账号被封禁、列入黑名单，更可能承担法律责任。公布典型的打击案例，形成震慑。

       引导消费者树立正确的保险观念。退货运费险是用于补偿真实退货所产生的运费损失的风险管理工具，而非投机套利的工具。珍惜个人信用记录，不要为蝇头小利而出租、出借自己的账号，或参与所谓的“刷单退货”兼职，这些行为很可能是在不知情的情况下为诈骗团伙提供了帮助。

十一、 监管政策的持续完善

       面对新型网络保险欺诈，监管层面也在持续跟进和完善。

       国家金融监督管理总局（承接原银保监会相关职责）持续加强对互联网保险业务的监管，要求保险公司强化风险主体责任，完善内控机制，利用科技手段提升反欺诈能力。在相关规范性文件中，明确要求保险公司将反欺诈工作贯穿于承保、理赔等各个环节。

       司法机关通过发布指导性案例、司法解释等方式，明确此类新型诈骗犯罪的法律适用标准和量刑尺度，为打击犯罪提供明确的法律依据。公安部部署的“净网”等专项行动，也将打击网络黑产、整治网络环境作为重点，其中就包括打击各类利用电商平台实施的诈骗犯罪。

十二、 展望：构建“善意推定”与“精准风控”的平衡

       未来的理想状态，是在保障绝大多数诚信用户便捷体验的同时，精准识别并阻断极少数的恶意行为。

       这需要风控系统更加智能化、人性化。对于信用记录良好、行为正常的用户，应尽可能简化其退货理赔流程，维持“善意推定”的便利性。而对于识别出的高风险行为，则采取精准、渐进的干预措施，如要求补充材料、人工审核等，而非“一刀切”地提高所有用户的门槛。

       归根结底，对抗“骗保师”是一场涉及技术、法律、信用和消费者教育的综合战役。回答“一天退货多少件”这个具体数字的意义，在于透过这个量化的视角，揭示其背后庞大的灰色产业链和系统性危害。只有各方形成合力，不断压缩其生存空间，才能守护好来之不易的便捷、诚信的网络消费环境，让保险真正服务于风险保障的本质，而非成为少数人非法牟利的工具。

       每一个消费者、商家、平台和监管者，都是这场守护战中的重要参与者。认清风险，积极防范，共同维护公平秩序，才是应对“骗保师”这类网络生态蛀虫的根本之道。