“双十一”的信用卡单还没还完，“双十二”的年终大促又正式拉开了序幕。今年过年早，不少人已经开始囤年货。在一次次“剁手”的过程中，消费者对于购买和理赔退货运费险也都已轻车熟路。

由于被冲动消费蒙蔽了双眼，很多东西到手后买家才发现不喜欢或者根本用不上。此刻，他们想起来还有退货运费险。虽然促销期间退运险的销售量大幅增长，但发生的退货行为也较平日激增。

不久前，有消费者在互联网平台发问，双11在淘宝退了好几笔订单，结果被保险公司加入了黑名单，以至于无法再次购买运费险，不知道什么时候黑名单才能被解除。

有投保人因退货多次导致无法再投保，也有已经投保成功的买家，因退货多次遭到拒赔。

11月25日，有网友在黑猫投诉平台上投诉，申请中国人保财险承保的退货运费险遭到拒赔，原因是“交易行为信息异常”。该网友认为是自己退货的次数多造成了保险公司的拒赔。

通过各种渠道的投诉，该买家最后得到了中国人保财险的理赔资金，但维权过程却十分艰难。这样的案例在投诉平台上不止一例，也不仅仅是中国人保财险这一家保险公司，众安保险，太平洋财险等公司均收到类似投诉。

退货运费险是一种责任保险，当偶然的退换货行为发生时，保险公司赔付合同中约定的金额作为运费的补偿。作为保险，它需要遵循保险理赔原理。例如它的赔付必须是概率性的，而不是必然的。因此，对于理赔率较高的客户，保险公司自然有权利拒绝承保该用户的保单。

如果投保人的退换货行为大量产生，保险公司赔付率明显提高，而保险公司对于这种赔付率是设置了监控阈值的，触发了相关的监控阈值，很可能就在某一段时间内不可再次投保，换言之“被保险公司拉黑”。

又或者，投保人已经购买了许多份退运险，并且在集中的时间段内产生了大量的退货行为并发起理赔。通过大数据的测算，系统判断“交易行为信息异常”，并产生上述案例中理赔被拒绝的结果。

出现购买退运险被拒保或者被拒赔的情况是保险公司的风控管理严格的表现。不少人利用网购平台的“七天无理由退货”和运费险的漏洞，把它们当成空手套白狼的赚钱工具。

曾有媒体报道，湖北男子王某于2016年4月发现某商城运费险存在漏洞，便利用漏洞骗取保险理赔金，在短短4个月时间内骗得保险理赔金1155.82万元。

案发后，王某因犯保险诈骗罪、伪造金融票证罪、犯妨害信用卡管理罪，于近期被法院判决最终决定执行有期徒刑13年，并处罚金人民币15万元。

最开始退货运费险的定价方式比较简单，根据购买产品的价格定价。自从该险种推出以来，就一直处于亏损状态。

在没有退运险的时候，很多人可能该退的产品就退，不该退就不退了。但是有了这个险种以后，可能用户稍微不满意就退了。行为的改变使得以前的定价模式不再适用。

在传统保险精算师与互联网电商业务部门长期的交流和博弈之后，基于电商大数据消费行为定价的退货运费险才初见雏形，用户购买商品的退货历史记录都会对价格产生影响。

运费险的定价也正在改变传统保险业完全由精算师定价的局面，中国保险市场上第一次出现了运用大数据运算的动态精算模型。动态定价对于防控业务风险，尤其是防范逆选择意义重大。

然而到了理赔环节，大数据也有失灵的时候。该理赔的订单拒赔，反而被恶意刷单的投保人骗取保费。

退运险流程上的漏洞，还得通过流程优化，通过加入防欺诈模型来解决。当欺诈发生于多个账户及至海量账户时，就需要加入更多的数据维度，通过穿透性信息分析来识别欺诈行为。

保险公司应该将互联网技术深度应用于核保、核赔等重要环节，通过机器学习、深度学习及自然语言处理等技术对海量数据进行处理、分析和挖掘，进而增强识别风险、量化风险、预测风险的能力。

根据中保协数据，2017年上半年，互联网其他非车险（主要包括退货运费险）为16.49亿元，占比互联网非车险总保费收入的20.25%；2017年全年，该数据为37.28亿元。

到了2019上半年，互联网非车险保费收入共233.86亿元，其中，其他非车险保费收入（主要包括退货运费险）共49.61亿元，占比21.21%，该项保费收入已经是2017年上半年的3倍。

虽然保费增长迅猛，但退运险一直面临亏损的局面。面对发展如此迅猛增长的保费，可以理解保险公司们想把风控做好，减少骗保行为的发生，但这绝不是把正常退货的消费者拒之门外。

网购退货太频繁被拒保，被拒赔？