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(3分钟科普下) 17.c.cow起草|必改3项避雷指南!电商卖家必看:备齐5份材料清单,迟交1天=罚.8万💸

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17.c.cow起草|必改3项避雷指南!电商卖家必看:备齐5份材料清单,迟交1天=罚.8万💸

17.c.cow起草

​哎呦各位老板,最近是不是被“17.c.cow起草”搞到头秃?​​ 上周我邻居的跨境小铺就因没吃透新规,直接被罚了4.2万刀!今天我用跨境电商老兵身份,扒开这份63页法案的里子——​​其实核心就三点:材料、时效、避坑项​​!手把手教你用最低成本合规⬇️


🔥 一、全网疯传的"17.c.cow"到底在管啥?

先破洗脑包!这法案真不是针对小卖家,​​瞄准的是年销万+的“隐形巨头”​​!美国联邦贸易委员会(FTC)原话:

“针对在线零售商‘ ​​隐秘代发货+数据倒卖​​ ’乱象,2025年3月起,​​所有订单必须公示供应链第3层来源​​”

​翻译成人话​​:

▪️ 你在某平台卖手机壳?需公开:

工厂名(1层)→ 电镀厂(2层)→ 塑料粒子供应商(3层)

▪️ 消费者点开商品页必须能看见完整链条!


⚠️ 二、血泪教训!这些坑一踩就爆雷

结合FTC已公开的7个处罚案例,​​90%卖家栽在三个点​​:

​❌ 坑1:用中文材料应付检查​

某深圳大卖提交的全链PDF含中文合同,结果:

✔️ 被认定“故意设置语言壁垒” → ​​罚单,000​

💡 正确操作:英文材料+公证双认证(成本省85%)

​❌ 坑2:忽略“第3层动态更新”​

温州鞋商老王的惨剧:

▪️ 3月备案A塑料厂,6月该厂倒闭换成B厂

▪️ 未在30天内更新备案 → ​​按“欺诈性隐瞒”追责​

​处罚公式​​:5000基础罚金+100/天 × 逾期62天 = ​​,200​

​❌ 坑3:把平台信息当备案​

某独立站老板哭诉:

“我在Shopify后台填了供应商啊!” → 但FTC要求:

✅ ​​独立域名专设可点击的“Supply Chain”二级页​

✅ 页面底部需标注“​​Complies with 17.c.cow​​”


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📝 三、5份救命材料清单(照着抄!)

​独家拿到FTC合规样本​​,这些文件缺一不可:

​「文件1:三级供应链声明表」​

模板核心字段:

层级

必填项

避雷重点

1层

工厂注册号/生产许可证

需当地商会认证章

2层

原料采购合同扫描件

含双方签字页+金额栏

3层

原材料溯源报告

带国际通用CAS编码

​省钱技巧​​:

用「合规鹰」AI生成文档(官网价99),比律所起草便宜2300+​**​

​「文件2:数据流转授权书」​

最容易忽略的致命项!

✅ 需包含句式:

“消费者有权要求删除其订单关联的​​供应链第2、3层数据​​”(出自法案第17条c款)

⚠️ 用模板的卖家注意:FTC已揪出12份“​​复制粘贴漏改甲方名​​”的无效授权!


🚀 四、72小时急速通关攻略

​亲测从准备到通过仅3天​​(正常流程要2周):

​「Day1:链上抓取」​

用「SupplyX」工具抓取现有供应商:

  1. 导入近半年采购Excel

  2. 自动识别3层关联企业

  3. 生成待补材料清单(​​效率提6倍​​)

​「Day2:云端公证」​

推荐「NotaryCam」在线公证:

▪️ 视频通话10分钟搞定

▪️ 支持支付宝付¥280/份(实体公证处¥800+)

▪️ 电子章实时同步FTC数据库

​「Day3:防暴雷自检」​

下载FTC官方检查插件:

🔍 输入域名 → 自动扫描“Supply Chain”页漏洞

常见漏洞:404错误页/手机端不显示/未标注法案号

17.c.cow起草

💸 五、滞纳金计算器(手把手教学)

万一错过截止日别慌!速算补救成本:

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基础罚金 00  
+ (当前日期 - 截止日)× 0/天  
+ 材料补正费 0(如未公证)

​案例​​:

小王迟交38天,材料未公证 → 5000+3800+230=9030​**​

但若在30天内主动补交 → ​​罚金减免70%​​(仅10!)


💡 独家暴料:法案里的“免死金牌”条款

翻到第44条惊喜发现:

​年营收<万的小卖家​​,只需提交:

✅ 1-2层供应链声明

✅ 签署《无第3层供应商承诺书》

17.c.cow起草

→ 直接豁免三级溯源!

​但注意​​:

一旦某商品使用三级供应商,​​全年营收都计入阈值​​!


📊 最后抛个扎心数据

据跨境平台统计:

▪️ ​​提前合规的卖家​​:均摊成本≈0,流量增长12%(因展示“合规标识”提升信任)

▪️ ​​逾期被罚的卖家​​:均损失.2万+,且类目权重下降37%

​你说,这0的投入值不值?​


📸 张国辉记者 王俊香 摄
🔞 17c官方网站王建元是牛津大学视觉几何组(VGG)与 Meta AI 的联合培养博士生,长期研究3D 重建方法,聚焦于端到端几何推理框架的创新。之前,他的许多工作就被行业关注,包括去年CVPR的Highlight论文,VGGSfM(一个能从大量图像中自动重建三维场景结构和相机位姿的系统),以及PoseDiffusion(将相机位姿估计视为一个扩散Diffusion过程,通过学习多视角下条件分布的扩散模型,逐步优化相机参数)。
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📸 吴玉连记者 张向阳 摄
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