在跨境电商领域，亚马逊和 Temu 是众多卖家的重要采购渠道，但砍单和买家号关联问题却让不少卖家头疼不已。砍单不仅浪费时间和精力，还可能导致库 存周转不畅，甚至影响整个运营计划。本文将深入剖析这些问题的原因，并提供一系列实用的解决策略，帮助卖家提升采购成功率。 亚马逊和 Temu 的风控系统会监测账号之间的关联性。如果多个账号在相同网络环境下操作，或者使用相同的设备、支付方式等，平台可能会判定这些账号 存在关联，进而触发风控机制。例如，Temu 的风控系统采用 LSTM 神经网络识别账号关联模式，同一环境在 48 小时内操作超过 3 个账号即触发关联预 警，导致 90% 以上订单被拦截。 （二）采购环境不稳定 使用虚拟机、云服务器等不稳定环境进行采购，容易被平台监测到。这类环境的网络 IP、虚拟主机常变动，DNS 频繁跨区域跳转，WebRTC 显示的本地网 络信息异常等，都可能导致订单被取消。数据显示，使用云服务器 / 虚拟机的账号砍单率高达 87%，主要原因是 WebGL 指纹参数不符合真实设备分布规 律。 （三）购买行为异常 平台风控系统会分析用户的购买行为是否符合正常逻辑。如果出现短时间内集中下单、不浏 ...

经济观察报 记者 陈月芹 2025年9月12日20时，苹果iPhone17系列开启预售。同一时间，拼多多推出百亿补贴活动，用户每逢整点抢券，使用优惠券下单苹果新品最多可减900元。 9月13日，不少用户在社交媒体上发帖"iPhone17被砍单"，称收到拼多多方的退单退款通知，依据为"该商品为限购商品，此订单因账号或收货信息被系统判 定不符合发货条件，已全额退款"。 消费者完成网购支付后，商家或平台单方面取消订单的行为，会被消费者形容为"砍单"，常由商品缺货、价格异常、风控系统判定风险等因素引发。 据经济观察报了解，为了打击"黄牛"等批量下单百亿补贴限购商品，让更多用户享受优惠福利，保障用户合法权益，拼多多内部有一套算法模型用于识别异 常账户。针对部分可能被系统"误伤"的用户，拼多多已协调客服与用户作进一步沟通。 "下单成功"不意味着购买成功 一名被"砍单"的消费者称，自己使用常用的拼多多账户、常用的收货地址下单，只买一台自用，付款成功12小时后仍被强制取消订单。他多次咨询拼多多官 方客服"不符合发货条件"的具体依据是什么，客服仅回复"由于咨询量较大，将尽快安排专员处理"。 受优惠券驱动，9月12日晚，有消费者 ...

Core Viewpoint - The rapid growth of e-commerce platforms has led to an increase in fraudulent activities, exposing vulnerabilities in information sharing, rule design, and technical defenses of these platforms [1][2]. Group 1: Fraudulent Activities - Criminals have exploited e-commerce platform loopholes through various scams, including "buy new, return old" schemes and "high-priced listings" for fake transactions [1][2]. - A specific case involved individuals purchasing luxury goods, marking them up, and then using the platform's return policy to profit from the price difference [1][2]. - The Shanghai People's Procuratorate reported that these fraudulent activities occurred over a hundred times, resulting in significant financial losses [1]. Group 2: Platform Vulnerabilities - The return review mechanism of the platforms is inadequate, allowing users to exploit the "worry-free return" policy for profit [2][3]. - Criminals have shown sophistication in their methods, including researching legal loopholes and collaborating to manipulate platform rules [2][3]. - The platforms rely heavily on automated systems for return processing, which lack strict scrutiny of product quality and model, leading to undetected fraudulent activities [3][4]. Group 3: Recommendations for Improvement - The procuratorial authorities have suggested implementing a dynamic monitoring system using big data and AI to identify suspicious high-priced listings and unusual return behaviors [4][5]. - Recommendations include optimizing return policies, setting limits on return frequencies, and enhancing credit rating systems for high-frequency return accounts [4][5]. - Establishing an information-sharing mechanism between platforms to track product flow and ensure the authenticity of transactions is also advised [5].