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 “雙十一”的信用卡單還沒還完，“雙十二”的年終大促又正式拉開了序幕。今年過年早，不少人已經開始囤年貨。在一次次“剁手”的過程中，消費者對于購買和理賠退貨運費險也都已輕車熟路。

由于被沖動消費蒙蔽了雙眼，很多東西到手后買家才發現不喜歡或者根本用不上。此刻，他們想起來還有退貨運費險。雖然促銷期間退運險的銷售量大幅增長，但發生的退貨行為也較平日激增。

不久前，有消費者在互聯網平臺發問，雙11在淘寶退了好幾筆訂單，結果被保險公司加入了黑名單，以至于無法再次購買運費險，不知道什么時候黑名單才能被解除。

有投保人因退貨多次導致無法再投保，也有已經投保成功的買家，因退貨多次遭到拒賠。

11月25日，有網友在黑貓投訴平臺上投訴，申請中國人保財險承保的退貨運費險遭到拒賠，原因是“交易行為信息異常”。該網友認為是自己退貨的次數多造成了保險公司的拒賠。

通過各種渠道的投訴，該買家最后得到了中國人保財險的理賠資金，但維權過程卻十分艱難。這樣的案例在投訴平臺上不止一例，也不僅僅是中國人保財險這一家保險公司，眾安保險，太平洋財險等公司均收到類似投訴。

退貨運費險是一種責任保險，當偶然的退換貨行為發生時，保險公司賠付合同中約定的金額作為運費的補償。作為保險，它需要遵循保險理賠原理。例如它的賠付必須是概率性的，而不是必然的。因此，對于理賠率較高的客戶，保險公司自然有權利拒絕承保該用戶的保單。

如果投保人的退換貨行為大量產生，保險公司賠付率明顯提高，而保險公司對于這種賠付率是設置了監控閾值的，觸發了相關的監控閾值，很可能就在某一段時間內不可再次投保，換言之“被保險公司拉黑”。

又或者，投保人已經購買了許多份退運險，并且在集中的時間段內產生了大量的退貨行為并發起理賠。通過大數據的測算，系統判斷“交易行為信息異常”，并產生上述案例中理賠被拒絕的結果。

出現購買退運險被拒保或者被拒賠的情況是保險公司的風控管理嚴格的表現。不少人利用網購平臺的“七天無理由退貨”和運費險的漏洞，把它們當成空手套白狼的賺錢工具。

曾有媒體報道，湖北男子王某于2016年4月發現某商城運費險存在漏洞，便利用漏洞騙取保險理賠金，在短短4個月時間內騙得保險理賠金1155.82萬元。

案發后，王某因犯保險詐騙罪、偽造金融票證罪、犯妨害信用卡管理罪，于近期被法院判決最終決定執行有期徒刑13年，并處罰金人民幣15萬元。

最開始退貨運費險的定價方式比較簡單，根據購買產品的價格定價。自從該險種推出以來，就一直處于虧損狀態。

在沒有退運險的時候，很多人可能該退的產品就退，不該退就不退了。但是有了這個險種以后，可能用戶稍微不滿意就退了。行為的改變使得以前的定價模式不再適用。

在傳統保險精算師與互聯網電商業務部門長期的交流和博弈之后，基于電商大數據消費行為定價的退貨運費險才初見雛形，用戶購買商品的退貨歷史記錄都會對價格產生影響。

運費險的定價也正在改變傳統保險業完全由精算師定價的局面，中國保險市場上第一次出現了運用大數據運算的動態精算模型。動態定價對于防控業務風險，尤其是防范逆選擇意義重大。

然而到了理賠環節，大數據也有失靈的時候。該理賠的訂單拒賠，反而被惡意刷單的投保人騙取保費。

退運險流程上的漏洞，還得通過流程優化，通過加入防欺詐模型來解決。當欺詐發生于多個賬戶及至海量賬戶時，就需要加入更多的數據維度，通過穿透性信息分析來識別欺詐行為。

保險公司應該將互聯網技術深度應用于核保、核賠等重要環節，通過機器學習、深度學習及自然語言處理等技術對海量數據進行處理、分析和挖掘，進而增強識別風險、量化風險、預測風險的能力。

根據中保協數據，2017年上半年，互聯網其他非車險（主要包括退貨運費險）為16.49億元，占比互聯網非車險總保費收入的20.25%；2017年全年，該數據為37.28億元。

到了2019上半年，互聯網非車險保費收入共233.86億元，其中，其他非車險保費收入（主要包括退貨運費險）共49.61億元，占比21.21%，該項保費收入已經是2017年上半年的3倍。

雖然保費增長迅猛，但退運險一直面臨虧損的局面。面對發展如此迅猛增長的保費，可以理解保險公司們想把風控做好，減少騙保行為的發生，但這絕不是把正常退貨的消費者拒之門外。

網購退貨太頻繁被拒保，被拒賠？