随着越来越多消费者用 AI 来找商品、比价格、看优惠、甚至下单，电商商家既看到了增长机会，也迎面撞上了新的风险。为此，全球电商反欺诈与退款保护公司 Riskified 与 Human Security 宣布合作，推出一个统一风控框架：一方面识别并管理 AI 购物代理的访问与交互，另一方面在欺诈、退款与政策滥用上提供更强的防护，帮助商家既能“享受 AI 红利”，又不被“AI 滥用”拖累。
Human Security 首席战略官 John Searby 表示：他们提供“信任层与可见性”，让商家能识别 AI 代理、为其制定“信任/不信任”策略。
Riskified 联合创始人兼 CTO Assaf Feldman 则强调：在“AI 代理代客交易”的时代，身份与信任更复杂；通过新的代理工具与规则，尽量批准更多真实订单、减少误拒、守住利润。
基于规则的风控容易被绕过。 AI 代理会学习阈值（比如访问速度、优惠券限制、IP 段等）并快速调整行为，规避静态规则。
高度“拟人”。 代理善于模仿人类操作路径，让传统“机器人识别”失效。
LLM 推荐流量的风险偏高。 Riskified 的早期样本显示：某头部票务商家的 LLM 推荐流量风险是 Google 搜索的 2.3 倍；某电子产品商家约 1.8 倍。
自动“经销商套利”。 代理可在上新或促销瞬间扫空库存，随后通过灰色渠道高价转售，扰乱定价、伤害口碑。
促销期尤为脆弱。 更智能的代理能解验证码、读站点结构、研究促销机制并动态调整，伪装成“正常买家”，趁高峰洗走利润。
简单说：AI 带来效率，也带来“超高效的滥用”。 如果不升级风控，商家可能面临收入流失、库存被操纵、品牌信任受损三连击。
这套框架的目标不是“一刀切地挡 AI”，而是区分“好 AI”与“坏 AI”——让合规的代理顺畅下单，恶意/异常代理被识别与拦截，进而实现：
更少误拒（保护真实客户转化）
更强滥用拦截（挡掉套利/刷券/薅补贴等）
更清晰的可见性（知道是谁、从哪来、做了什么）
更稳的利润率（在“速度”与“风控”之间找到平衡）
分层防御，不靠单一规则。 设备指纹 + 行为分析 + 实时异常检测 + 机器学习模型 + 人工复核兜底。
给“可信代理”一条正道。 对已验证的代理/合作平台开放受控 API 或数据摘要（价格/库存/时效），未验证来源则降权或沙箱化。
动态的限速/限购与会话完整性。 针对抢购/促销/上新，按用户信誉与行为调整限频、排队购、二次校验。
优惠工具加“防刷装甲”。 优惠券/折扣码设置阈值、白名单、设备/账号绑定、风控触发停用，并监控异常核销路径。
流量“体检”。 标注 LLM/代理来源，清洗合成会话/异常点击，避免污染广告归因与拉高获客成本。
库存与价格的“反套利”策略。 针对热门品设置动态配额、分时释放库存、跨仓分散，降低被瞬时清空的风险。
高风险动作强化验证。 大额下单、异常地址/支付方式变更、频繁退换等触发 KYC/二要素验证/延迟履约+人工核查。
SOP 与事件响应。 为“异常峰值/促销被刷/库存被清”等场景预置应急流程，与平台/风控伙伴快速联动。
核心思路：“别一刀切挡 AI”，而是让“好代理更顺，坏代理更难”。
跨境清关环节：异常订单可能导致税则申报、合规审查上的不确定；建议与风控/物流伙伴联动，风险阶梯化处理（例如：高风险单延迟履约+复核）。
仓配与运力弹性：促销/热点期 AI 代理会放大波动，务必准备分仓、转运与多快递渠道的弹性方案，避免 SLA 崩盘。
客户信任：在必要的安全校验之外，保持流程透明与解释友好——既要挡住坏单，又别把真客户“逼走”。
在北美本地仓+清关+卡车+多渠道派送能力的基础上，B&J 可与商家及其风控伙伴协同，把“风控信号”接入履约链路，做到：
风险分级履约：可将高风险订单转人工复核/延时发货/分仓发运；
促销期保障：预置峰值运力与分仓策略，防“瞬时清空”后履约断档；
多渠道派送：UPS / FedEx / 本地卡车灵活切换，降低单点故障风险；
合规咨询：就高风险国家/地址/品类给出清关与合规建议，减少后端退件/扣关。
一句话：当“AI 代理”把前端放到倍速播放，后端的风控×仓配也必须同步升级，才能既“跑得快”，又“跑得稳”。
本文标题：多家公司联手为“AI 代理购物”上保险：商家如何降风险、稳利润？
