Jak powstrzymać nadużycia zwrotów w dostawach żywności dzięki wykrywaniu oszustw za pomocą obrazów AI?

Klient zamawia nocne burgery i frytki za pośrednictwem platformy z dostawą jedzenia. Następnie składa wniosek o zwrot pieniędzy, wysyłając zdjęcie zamówionego burgera z kawałkiem mięsa. rzekomo wciąż surowe.

Obsługa klienta wysyła zwrot pieniędzy, ale później okazuje się, że zdjęcie zostało zmanipulowane. 

To podręcznikowy przypadek oszustwa wizerunkowego AI. Jest to powszechny sposób oszukiwania klientów w celu nadużywania możliwości zwrotu pieniędzy i dotyczy wielu firm spożywczych i platform dostawczych na całym świecie. 

Jest na to sposób, a jest nim wykrywanie oszustw refundacyjnych za pomocą sztucznej inteligencji. Podobnie jak wykrywacz fałszywych paragonów, ta sama technologia, która jest używana do tworzenia obrazów, może być używana do ich wykrywania. 

Dla firm wykrywanie oszustw jest niezbędnym rozwiązaniem, aby w końcu powstrzymać te podejrzane roszczenia, zanim zwroty pieniędzy wyjdą za drzwi. 

Zanurzmy się.

---

Kluczowe wnioski

• Nadużycia związane ze zwrotami w dostawach żywności często polegają na wykorzystywaniu przez klientów sztucznej inteligencji do manipulowania zdjęciami, takimi jak wystawianie “surowego” mięsa lub “uszkodzonych” produktów w celu otrzymania darmowych posiłków i kredytów.

• Ręczna weryfikacja jest niewystarczająca dla nowoczesnych platform dostarczania, ponieważ jest zbyt wolna, aby wychwycić nadużycia w czasie rzeczywistym i nie może konsekwentnie wykrywać zaawansowanych zmian generowanych przez sztuczną inteligencję.

• Wykrywanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji działa jako szybka warstwa “cyfrowego kryminalistyki”, skanując w poszukiwaniu niespójności metadanych, zniekształceń pikseli i ponownie wykorzystanych zdjęć, które ludzkie oczy często przeoczają.

• Oprócz indywidualnych roszczeń, systemy AI pomagają identyfikować skoordynowane wzorce oszustw i “wskazówki” udostępniane w mediach społecznościowych, zapobiegając przekształcaniu się małych exploitów w masowe wycieki przychodów.

• TruthScan zapewnia wyspecjalizowane wykrywanie nadużyć związanych ze zwrotami, oferując wyniki zaufania w czasie rzeczywistym i integrację API w celu natychmiastowego oznaczania sfałszowanych paragonów i zdjęć produktów.

• Automatyzując pierwszą linię obrony za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji Undetectable, platformy mogą obniżyć koszty operacyjne, chronić swoje wyniki finansowe i zapewnić legalnym klientom szybsze wsparcie.

---

Zrozumienie nadużyć związanych z refundacjami w dostawach żywności

Od handlu detalicznego po bankowość, oszustwa mają wpływ na każdą branżę. W przypadku dostaw żywności jednym z największych rodzajów oszustw jest nadużywanie zwrotów.

Jest tak źle, że prawie połowa oszustw konsumenckich w aplikacjach dostawczych obejmuje programy związane ze zwrotami. 

Nadużycia związane ze zwrotami w dostawach jedzenia mają miejsce, gdy klient wykorzystuje systemy zwrotów platformy, aby otrzymać pieniądze lub darmowe posiłki, do których nie jest uprawniony. 

Oto jak dochodzi do nadużyć związanych z refundacją:

1. Klient składa zamówienie za pośrednictwem aplikacji dostawczej. 
2. Tworzą oni “problem” poprzez zainscenizowanie fałszywego problemu, np. twierdząc, że ich jedzenie jest niedogotowane, brakuje go, jest uszkodzone lub nieprawidłowe.
3. Generują lub manipulują dowodem, używając edytowanych obrazów, ponownie wykorzystanych zdjęć z innych zamówień lub narzędzi AI do tworzenia realistycznych wizualizacji.
4. Składają wniosek o zwrot pieniędzy wraz z obrazem i krótką skargą.
5. Otrzymują zwrot pieniędzy lub kredyt, ciesząc się doskonale ugotowanym jedzeniem i powtarzają ten proces przy kolejnych zamówieniach.

To, co sprawia, że problem zwrotów jest jeszcze poważniejszy, to otwartość, z jaką są one udostępniane. Taktyki oszustw związanych ze zwrotami są nawet krążące w serwisach TikTok i Telegram, gdzie niektórzy wymieniają się wskazówkami, aby wykorzystać politykę zwrotów. 

W przypadku platform dostarczających jedzenie i partnerów restauracyjnych ma to wpływ na prawie każdy aspekt działalności, w tym na zmniejszenie potencjału przychodów i spadek zaufania użytkowników. Jest to ryzyko, którym liderzy muszą się bezpośrednio zająć. 

Dlaczego ręczna weryfikacja nie spełnia oczekiwań

Aby wyłapać nadużycia związane ze zwrotami, wiele firm (prawdopodobnie również Twoja) nadal polega na ręcznej weryfikacji.

Zazwyczaj polega to na sprawdzaniu przez agentów pomocy technicznej oznaczonych zamówień, przeglądaniu historii klientów oraz przeglądaniu zdjęć i roszczeń.

Oto powody, dla których ręczne recenzje mają trudności z dotrzymaniem kroku:

• Nie udaje mu się przyspieszyć. Opóźnienia frustrują klientów, co wywiera ogromną presję na zespoły, aby natychmiast zatwierdzały zwroty.
• Objętość przytłacza zespoły. Duże platformy generują więcej spraw, niż zespoły wsparcia mogą rozsądnie przetworzyć, zachowując spójność.
• Drogie w utrzymaniu. Zatrudnianie pełnoetatowych zespołów weryfikacyjnych zwiększa koszty operacyjne, ale nadal nie są one w stanie nadążyć za szybkością powtarzających się nadużyć związanych ze zwrotami. 
• Decyzje różnią się w zależności od recenzenta. Wyniki zależą od indywidualnej oceny, co prowadzi do nierównego egzekwowania przepisów i luk w polityce.
• Wzorce są pomijane. Ludzie mają trudności z powiązaniem powtarzających się nadużyć na różnych kontach, ponownie wykorzystywanych obrazów lub skoordynowanej aktywności.

Podczas gdy ręczne recenzje są pomocne w zapobieganiu oszustwom związanym z dostawami żywności, samo to podejście po prostu nie jest stworzone dla skali, jakiej wymagają obecnie firmy.

Nowoczesne zapobieganie oszustwom wymaga systemu, który jest skalowalny, działa w czasie rzeczywistym i współpracuje z przetestowanymi i sprawdzonymi procesami ręcznymi. 

Jak działa wykrywanie oszustw za pomocą sztucznej inteligencji

Firmy z różnych sektorów wykorzystują sztuczną inteligencję do walki z oszustwami. Jeśli spojrzymy na banki jako przykład, około 90% instytucji finansowych wykorzystują systemy oparte na sztucznej inteligencji do wykrywania oszustw i ochrony swoich klientów, ponieważ zagrożenia stają się coraz bardziej zaawansowane. 

Platformy dostarczające żywność podejmują podobne wysiłki, korzystając z oprogramowania do wykrywania nadużyć związanych ze zwrotami, którego podstawową funkcją jest wykrywanie oszustw graficznych za pomocą sztucznej inteligencji. 

Zamiast polegać na kontrolach na poziomie powierzchni, wykrywanie oszustw obrazowych za pomocą sztucznej inteligencji wykorzystuje kilka metod do badania obrazów i wykrywania podejrzanych na dużą skalę: 

• Analiza wzorców wizualnych: Systemy skanują w poszukiwaniu subtelnych zniekształceń i anomalii, które ludzkie oko mogłoby przeoczyć. 
• Wyszkolone modele klasyfikacji: Sztuczna inteligencja jest szkolona na dużych zestawach prawdziwych i fałszywych obrazów, co pozwala jej porównywać nowe zgłoszenia ze znanymi wzorcami manipulacji.
• Weryfikacja metadanych: System sprawdza ukryte dane, takie jak znaczniki czasu i źródła utworzenia, pod kątem niespójności, które wskazują, że obraz został zmodyfikowany. 
• Wykrywanie edycji i duplikatów: Algorytmy identyfikują powtarzające się obszary, ślady łączenia i artefakty wycinania i wklejania, które często pojawiają się na zmienionych obrazach.

Jest to bardzo techniczne, ale sedno polega na tym, że gdy te metody są używane razem, systemy sztucznej inteligencji mogą niezawodnie przeglądać duże ilości danych wizualnych szybko i konsekwentnie.

Co więcej, służą one również jako wykrywacz fałszywych paragonów, ułatwiając wychwytywanie sfałszowanych paragonów.

Integracja wykrywania AI w przepływach pracy związanych z dostawą żywności

Brzmi skomplikowanie? Cały ten technologiczny żargon może wydawać się przytłaczający, ale sprawienie, by sztuczna inteligencja działała dla Twojej firmy, jest prostsze, niż mogłoby się wydawać. 

Oto kroki, które należy wykonać, aby zintegrować wykrywanie AI z przepływem pracy związanym z dostawą żywności:

1. Podłącz narzędzie AI za pośrednictwem interfejsu API: Połącz system sztucznej inteligencji z platformą zamówień i zwrotów, aby obrazy były analizowane na bieżąco.
2. Ustal jasne zasady: Zdecyduj, które wyniki ryzyka (wartości pokazujące, jak prawdopodobne jest, że obraz jest fałszywy) wymagają zatwierdzenia, wymagają przeglądu lub wymagają dalszego zbadania.
3. Automatyzacja punktacji: Niech system oceni każdy obraz pod kątem oznak manipulacji i natychmiast zwróci wyniki.
4. Trasa oznaczonych roszczeń: Sprawy wysokiego ryzyka trafiają do kolejki przeglądu (pomocne są tu przeglądy ręczne) lub uruchamiają dodatkowe kontrole przed wydaniem zwrotu.

Jak widać, zautomatyzowane wykrywanie oszustw wizerunkowych może płynnie stać się częścią procesu zwrotu pieniędzy.

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji do zapobiegania oszustwom związanym z zwrotami pieniędzy

Oszustwa dotyczące zwrotów nie są drobną niedogodnością, ponieważ mogą poważnie zaszkodzić firmie. Kilka lat temu sprzedawcy detaliczni odczuli ten ból na własnej skórze, gdy nieuczciwe zwroty i roszczenia kosztowały ich $103 mld.

Potrzebujesz potężnych narzędzi, aby szybko wyłapać mnóstwo zmanipulowanych roszczeń, zanim zamienią się one w realne straty finansowe. Wykrywanie AI daje taką możliwość. 

Oto korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji do zapobiegania oszustwom związanym ze zwrotami. 

Wykrywanie w czasie rzeczywistym i szybsza rozdzielczość

Sztuczna inteligencja sprawdza każdy przesłany obraz natychmiast po jego wysłaniu. Podejrzane obrazy są natychmiast oznaczane, więc są przenoszone na bok, a zespół pomocy technicznej może skupić się na uzasadnionych żądaniach.

Prowadzi to do szybszego rozwiązywania problemów. Jest to bardzo wydajny proces, który nie wpływa negatywnie na jakość usług świadczonych klientom.  

Niższe straty i koszty operacyjne

Oszustwa zwiększają koszty ze względu na wymaganą pracę ręczną i utracone przychody. Ochrona przed obciążeniami zwrotnymi AI zatrzymuje zmanipulowane roszczenia, zanim wydasz pieniądze.

Nie trzeba też zatrudniać dużych zespołów recenzentów, co pozwala ograniczyć koszty ogólne.

Większe zaufanie klientów i integralność platformy

Klienci tracą zaufanie, gdy widzą platformę pełną nieuczciwych spraw, a zwłaszcza gdy uzasadnione roszczenia są opóźniane lub odrzucane.

Sztuczna inteligencja powstrzymuje nieuczciwą działalność, zanim się rozprzestrzeni, i upewnia się, że wszystkie roszczenia są rozpatrywane sprawiedliwie. Przekłada się to na silniejszą reputację marki i bardziej lojalnych klientów. 

Najlepsze praktyki dla platform dostaw żywności

Platformy dostaw żywności działają na dużą skalę, więc najmniejsze luki mogą stać się dużym ryzykiem, nie zdając sobie z tego sprawy. Będziesz potrzebował zorganizowanego systemu i odpowiedniej technologii współpracującej ze sobą.

Zapoznaj się z tymi najlepszymi praktykami, aby wspierać rozwój swojej firmy, jednocześnie chroniąc przychody i zaufanie. 

Bieżące monitorowanie i aktualizacje systemu

Firmy zajmujące się dostawą żywności muszą uważnie śledzić to, co dzieje się z zamówieniami, kontami, zwrotami i zachowaniem użytkowników.

To garstka, więc skonfiguruj niezawodny system i upewnij się, że jest aktualny, zwłaszcza że taktyki oszustw ewoluują, a Twoja platforma stale się rozwija. 

Ciągłe doskonalenie (takie jak przegląd incydentów i dostosowywanie procesów w oparciu o dane operacyjne) również zapewnia skuteczność kontroli i zmniejsza długoterminowe ryzyko.

Szkolenie i świadomość pracowników

Szkolenie pomaga zespołowi efektywnie korzystać z narzędzi i rozpoznawać, kiedy coś jest nie tak. 

Skuteczny trening zespołowy skupia się na takich nawykach jak:

• Szkolenie oparte na rzeczywistych incydentach, a nie tylko na ogólnych przykładach.
• Posiadanie jasnych zasad krok po kroku dotyczących obsługi nietypowych działań
• Regularne kontrole między zespołami wsparcia, operacyjnymi i technicznymi.
• Zapewnienie prostych kanałów zgłaszania wątpliwości
• Ciągłe odświeżanie w miarę zmian systemów i zagrożeń

Wspólne szkolenie pracowników i budowanie produktywnych nawyków pracy zmniejsza liczbę błędów i spowalnia oszustwa, zanim się rozprzestrzenią. 

Dopasowane zasady i wydajne procesy

Dopasowane zasady oznaczają, że każdy zespół przestrzega tych samych zasad, standardów i procedur. Polityka jest skuteczna tylko wtedy, gdy nikt nie jest zdezorientowany co do tego, kto co robi lub w jaki sposób podejmowane są decyzje.

Z kolei procesy mogą bez tarcia przechodzić z jednego etapu do drugiego. 

Firmy osiągają to poprzez standaryzację przepływów pracy za pomocą jasnych procedur krok po kroku i odpowiedzialności za role, a następnie przeglądanie tych procesów zgodnie z ustalonym harmonogramem.

Jak TruthScan wykrywa oszustwa związane z obrazami refundacji

Powstrzymanie oszustw wymaga wykrywania oszustw związanych ze zwrotami AI, którym można zaufać.

Nie każde narzędzie na rynku jest dostosowane do poziomu ryzyka, z jakim codziennie spotyka się firma dostarczająca żywność, a większość z nich nie jest w stanie nadążyć za ewoluującymi programami. TruthScan został stworzony, aby sprostać temu wyzwaniu. 

TruthScan to platforma wykrywania AI z możliwościami wykrywania obrazów AI, która może identyfikować zmanipulowane, syntetyczne i fałszywe obrazy z dokładnością klasy korporacyjnej. 

TruthScan's Detektor obrazu AI Obejmuje to wszystko, działając jako wykrywacz fałszywych paragonów, który wyłapuje sfałszowane paragony i służy jako oprogramowanie do wykrywania nadużyć zwrotów, które oznacza podejrzane obrazy produktów.

Oto jak działa wykrywanie oszustw związanych z obrazami zwrotów TruthScan:

• Wyłapuje obrazy wygenerowane i zmienione przez sztuczną inteligencję: Wykrywa elementy wizualne stworzone przez narzędzia AI lub zmiany, których ludzkie oko może nie wychwycić. 
• Skanuje obrazy w czasie rzeczywistym: Obrazy są sprawdzane natychmiast, nawet w przypadku dużych przepływów pracy.
• Obsługa wielu formatów: Działa ze zdjęciami z paragonów, obrazami produktów i reklamacjami.
• Analizuje partie obrazów: Szybkie przeglądanie dużych zestawów obrazów dzięki funkcjom przetwarzania wsadowego.
• Zapewnia wyniki zaufania i metadane: Zapewnia szczegółowe raporty, które pomagają w podejmowaniu decyzji.
• Nadąża za nowymi narzędziami AI: Stale dostosowuje się do wykrywania obrazów z nowych modeli AI.

TruthScan można również zintegrować z przepływem pracy dostarczania żywności, zapewniając kompleksowy interfejs API REST do wykrywania obrazów AI i deepfake, z obsługą przetwarzania wsadowego, analizy w czasie rzeczywistym i powiadomień webhook.

Dzięki TruthScan chronisz swoje zyski dzięki potężnemu wykrywaniu AI, wzmacniając swoje operacje i budując długotrwałe zaufanie na swojej platformie. 

Porozmawiaj z TruthScan, aby powstrzymać nadużycia refundacji dzięki sztucznej inteligencji

Powstrzymanie nadużyć związanych ze zwrotami w dostawach żywności wymaga teraz czegoś więcej niż standardowej kontroli ręcznej.

Wykrywanie oszustw obrazowych za pomocą sztucznej inteligencji wyłapuje zmanipulowane paragony i obrazy produktów w czasie rzeczywistym, zmniejszając straty i przyspieszając rozwiązywanie roszczeń. 

TruthScan zapewnia firmom niezawodny sposób automatycznego sprawdzania każdego roszczenia, oznaczania podejrzanych obrazów i integracji wykrywania z istniejącymi przepływami pracy.

Chroń swoje przychody, skróć czas weryfikacji i utrzymaj wiarygodność swojej platformy dzięki technologii, której możesz zaufać. 

Zobacz TruthScan w akcji. Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zabezpieczyć Twoją firmę dostarczającą żywność.