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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“卖出十件退九件”商家频曝遭海量退货 规则被滥用如何破解？

　　新闻周刊丨“卖出十件退九件”商家频曝遭海量退货 规则被滥用如何破解？

　　山东曹县，全国最大的演出服生产基地之一。最近，演出服商家王先生的仓库里，退货包裹已经堆到小腿那么高。

　　王先生现场给记者拆开包裹展示，很多衣服都有明显使用过的痕迹，有的白色布料被染黑、有的甚至被烧出了洞。

　　演出集中期 多个商家反映遭遇海量退货

　　“六一”前后正是幼儿园、中小学演出集中时期，王先生告诉记者，这是他的生意旺季，同时也意味着退货的旺季。送退货的快递小哥一天要来四五趟，退货率最高的时候达到90%。

　　商家们说，演出服退货率低的时候维持在30%，但现在却是“卖出十件，退回九件”，并且很多衣服都是集体购买、集体退货。很多时候退货快递还没有回来，货款就已经被平台退给了买家。

　　商家石女士介绍说，很多卖家不光退货，还申请质量问题，因为申请质量问题平台就会判得快一点。还有商家反馈，“只要是团体买的几十套，必退。”

　　虽然王先生有录像证明，发出去的衣服是干净的，选择了拒收快递，但是平台AI审核还是以“买家体验受损”为由，判定支持消费者退货退款。这一单，王先生直接损失四千多。在他看来，有些人直接将电商平台当成了免费的服装租赁渠道。

　　或遭遇平台强制退款 商家主动追责难实现

　　也有商家气不过会尝试主动追责。他们通过收货地址，去社交平台搜索学校的演出视频，找到证据后，再投诉给校方、教育局。耗费不少时间精力，也不是每次都能得到满意答复。

　　王先生给记者展示自己找到的学校演出视频，穿着正是自家的服装。但他向相关部门投诉，要么是已读不回，要么是不处理，还有的部门说不归他们管，这属于个人行为。有时候遇到更无理的是，商家找到了演出的视频发给买家，买家也承认使用了，但还是要退。

　　王先生：现在找平台的话好像没什么用，之前平台还可以去协商，给买家还有商家来回协商，最终的结果会让大家都满意。现在是强制性的，就不跟你协商了，我们拒绝的话平台会强制让我们退款。

　　规则被滥用透支信任 商家建议平台合理引导

　　退货，似乎也正在透支商家与消费者之间的信任。有商家坦言，现在看到退货申请，第一反应是“是不是又来薅羊毛的”。一些消费者也说，有时退换货，会收到客服“话里有话”的“嘲讽”。但是，无论买家还是卖家，大家，都需要一个良好的购物环境。

　　某商家：这一块我们希望平台就是说做一个合理的引导，不论是对客户也好，还是对商家也好，还是对整个营商环境也好都起到一个积极的作用。

　　现在网购，不少人会以“商家发货有质量问题”来选择退货。选了这项，平台极速退款立即到账，商家却只能慢慢申诉，而多半申诉无果。消费者权益应该得到保护，商家的权益同样也应得到保护。少数人不讲规则的“赢”，换来的可能是更多人跟着输，这类现象，该有明确的政策应对了。

　　制片人丨吕志佳 徐新

　　主编丨李瑾

　　编导丨姚道磊 张鑫梦

　　(央视新闻客户端)

今日行业报告公布最新动态“卖出十件退九件”商家频曝遭海量退货 规则被滥用如何破解？

　　新闻周刊丨“卖出十件退九件”商家频曝遭海量退货 规则被滥用如何破解？

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　　演出集中期 多个商家反映遭遇海量退货

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　　商家们说，演出服退货率低的时候维持在30%，但现在却是“卖出十件，退回九件”，并且很多衣服都是集体购买、集体退货。很多时候退货快递还没有回来，货款就已经被平台退给了买家。

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　　或遭遇平台强制退款 商家主动追责难实现

　　也有商家气不过会尝试主动追责。他们通过收货地址，去社交平台搜索学校的演出视频，找到证据后，再投诉给校方、教育局。耗费不少时间精力，也不是每次都能得到满意答复。

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　　制片人丨吕志佳 徐新

　　主编丨李瑾

　　编导丨姚道磊 张鑫梦

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“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。

医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。

AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。

未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。

这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）

李震

世界斯：诺克巡回赛国际锦标赛今日在宁开杆