6 typowych rodzajów nadużyć opartych na obrazach w przepływach pracy refundacji

Obecnie na Telegramie zestawy refundacyjne sprzedawane są za mniej niż latte. Zestawy te wykorzystują obrazy generowane przez sztuczną inteligencję, aby bez wysiłku ominąć automatyczną weryfikację zwrotów.

Hakerzy ze starej szkoły chcieli Twojego hasła. Współcześni oszuści chcą tylko twojego zaufania i używają sztucznej inteligencji, aby je zbudować, tworząc dowody, które wyglądają na autentyczne 100%.

Ale skoro te narzędzia cyfrowe sprawiają, że fałszerstwo jest tak łatwe dla przeciętnej osoby, w jaki sposób firma może odróżnić lojalnego klienta od zaawansowanego technologicznie oszusta?

Na tym blogu zbadamy 6 najczęstszych rodzajów oszustw związanych z obrazami w 2026 r., Od zmanipulowanych paragonów po filmy wideo z wykrywaczem deepfake, i pokażemy, jak chronić swoje przychody za pomocą zaawansowanego wykrywacza obrazów AI.

Przejdźmy do rzeczy.

---

Kluczowe wnioski

•  W 2026 roku oszustwa wizerunkowe są tak zaawansowane, że ludzcy recenzenci przegapią prawie 75% wysokiej jakości podróbek AI.

• Liczba fałszywych paragonów stworzonych przez sztuczną inteligencję wzrosła z 0% w 2024 r. do 14% wszystkich fałszywych dokumentów pod koniec 2025 r.

• W przeciwieństwie do hakowania technicznego, oszustwa związane ze zwrotami wymagają teraz tylko smartfona i bezpłatnej aplikacji do edycji AI.

• Nowoczesne oszustwa wykorzystują szczegółowe halucynacje do tworzenia fałszywych tekstur skóry i rozmyć papieru termicznego, które wyglądają autentycznie 100%.

• Oszuści łączą teraz fałszywe dowody tożsamości z dopasowanymi selfie, które są w stanie ominąć kontrole tożsamości.

• Ponieważ oszustwa stają się oparte na sztucznej inteligencji, firmy muszą korzystać z detektora obrazu AI, aby weryfikować metadane i piksele w czasie poniżej 500 ms.

---

Czym są oszustwa oparte na obrazach w przepływach zwrotów?

Oszustwa oparte na obrazach w przepływach pracy związanych ze zwrotami obejmują przesyłanie zmanipulowanych, sfabrykowanych, skradzionych lub wygenerowanych przez sztuczną inteligencję obrazów w celu uzyskania zwrotów, refundacji lub zatwierdzenia wydatków.

A gdzie to się dzieje?

Oto kilka przykładów:

• Zakupy online: Wysłanie fałszywego zdjęcia zepsutego telewizora w celu uzyskania zwrotu pieniędzy (przy jednoczesnym zachowaniu całkowicie sprawnego telewizora).
• Koszty pracy: Edytowanie paragonu za lunch, aby wyglądał na dwa razy droższy, aby szef zapłacił więcej.
• Ubezpieczenie: Wykorzystanie starego zdjęcia z wypadku samochodowego do ubiegania się o nowe pieniądze.
• Aplikacje do żywności: Robienie zdjęcia pustej torby i udawanie, że jedzenie nigdy nie dotarło.
• Witryny sprzedaży: Sprzedawcy w serwisach eBay lub Amazon używają fałszywych faktur, aby udowodnić, że kupili autentyczne przedmioty.

W erze wykrywania oszustw za pomocą sztucznej inteligencji bariera wejścia na rynek spadła.

Cecha	Hakowanie w starym stylu	Oszustwo wizerunkowe
Czego potrzebujesz	Zaawansowane umiejętności lub skradzione hasła.	Wystarczy telefon i darmowa aplikacja do edycji
Sztuczka	Kradzież karty kredytowej.	Oszukiwanie użytkownika, by zaufał zdjęciu
Kto to robi?	Profesjonalni hakerzy.	Zwykli ludzie lub zorganizowane grupy
Koszt	Zakup danych może być kosztowny	Całkowicie darmowa edycja zdjęć

Najczęstsze rodzaje oszustw opartych na obrazach

• Zmanipulowane wpływy

Oszuści używają prawdziwych paragonów, ale edytują kluczowe szczegóły, takie jak kwota, data, sprzedawca lub pozycje. Jest to główny czynnik powodujący alerty o oszustwach związanych z wydatkami.

Oto jak to się robi:

• Nieznacznie dostosowują sumy (np. zwiększają kwotę lub napiwek) lub usuwają zastrzeżone pozycje, takie jak alkohol, aby dopasować je do zasad.

• Kopiują one wygląd prawdziwego paragonu (układ, czcionki, logo) i zmieniają jedynie szczegóły transakcji, takie jak data czy cena.

• Używają oni generatorów paragonów online do tworzenia fałszywych paragonów za zakupy, które nigdy nie miały miejsca, często z realistycznym brandingiem.

Sztuczna inteligencja jeszcze to pogorszyła. Może generować teksturę papieru, zagięcia i rozmycie kamery, aby ominąć standardowy detektor obrazu AI. Fałszywe paragony AI przeskoczyły do ~14% przypadków oszustw w 2025 r., z 0% w 2024 roku.

Przykład:

W 2024 r. Pracownik Macy's ukrył ponad $154 mln euro w fałszywych wydatkach poprzez manipulowanie dokumentacją księgową przez kilka lat.

• Zduplikowane zgłoszenia

Ten sam paragon jest przesyłany wielokrotnie w różnych datach lub na różnych platformach. Zautomatyzowana weryfikacja zwrotów jest tutaj niezbędna do oznaczania obrazów odcisków palców.

Oto jak to się robi:

• Oszuści ponownie przesyłają ten sam wydatek kilka miesięcy później, mając nadzieję, że nikt nie zauważy powtórki.
• Wysyłają ten sam paragon do różnych osób zatwierdzających lub działów, aby uniknąć wykrycia.

• Zrzut ekranu Oszustwo

Oszuści przesyłają fałszywe lub edytowane zrzuty ekranu (płatności, dostawy, czaty, zapisy bankowe) jako dowód w celu uruchomienia zwrotów lub ominięcia kontroli.

Oto jak to się robi:

• Używają aplikacji lub narzędzi do edycji, aby tworzyć realistyczne zrzuty ekranu płatności z fałszywymi znacznikami czasu i identyfikatorami transakcji.

• Wydawanie produktów lub środków przed potwierdzeniem faktycznej płatności. Jest to rosnący trend w oszustwach związanych ze zwrotami w sektorze dostaw żywności i handlu elektronicznego.

• Typowe taktyki obejmują:
  • Fałszywe zrzuty ekranu pokazujące “niedostarczone”
  • Fałszywe potwierdzenia płatności za przelewy, które nigdy nie miały miejsca
  • Edytowane czaty z obsługą klienta twierdzące, że zwrot został zatwierdzony
  • Zmienione zrzuty ekranu banku ze zmienionymi kwotami

Jest on powszechnie stosowany w handlu elektronicznym i zwrotach kosztów dostawy żywności, gdzie fałszywe zrzuty ekranu są wykorzystywane do zgłaszania brakujących lub nieprawidłowych zamówień.

• Fałszywe obrazy produktów

Oszuści przesyłają fałszywe lub edytowane zdjęcia przedstawiające produkt jako uszkodzony lub wadliwy, aby uzyskać zwrot pieniędzy, zachowując oryginalny produkt.

Podstawowy schemat:
Zamów produkt → utwórz lub edytuj uszkodzone zdjęcie → prześlij je jako dowód → uzyskaj zwrot pieniędzy → zachowaj produkt.

Oto jak to się robi:

• Podstawowe narzędzia do edycji służą do dodawania zadrapań, pęknięć lub uszkodzeń do prawdziwych zdjęć.
• Oszuści kradną uszkodzone obrazy online i przedstawiają je jako własne.
• Bardziej zaawansowane metody wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania realistycznych uszkodzeń (takich jak wgniecenia, pęknięcia lub pleśń).
• Techniki te obejmują nakładanie fałszywych uszkodzeń na prawdziwe obrazy i usuwanie metadanych w celu ukrycia zmian.

Według raportu State of Refunds 2026 przygotowanego przez Ravelin, 25% osób nadużywających zwrotów twierdzi, że używają sztucznej inteligencji głównie do nauki technik i wskazówek dotyczących zabezpieczania nieuczciwych zwrotów.

W takim przypadku potrzebny jest wyspecjalizowany wykrywacz obrazów AI, który wykracza poza kontrolę wizualną.

Detektor obrazów sztucznej inteligencji TruthScan może automatycznie oznaczać te zmanipulowane i wygenerowane przez sztuczną inteligencję zdjęcia produktów przed zatwierdzeniem zwrotu pieniędzy. Skanuje w poszukiwaniu anomalii na poziomie pikseli, artefaktów GAN, klonowania i niezgodności metadanych w czasie poniżej 500 ms.

Automatyczna weryfikacja paragonów za pomocą wykrywacza obrazów AI TruthScan

• Skradzione lub pozyskane obrazy

Oszuści wykorzystują zdjęcia pobrane z Internetu (strony stockowe, media społecznościowe, oferty) i przedstawiają je jako własny dowód.

Oto jak to się robi:

• Oszuści usuwają dane GPS i datę, aby ukryć oryginalne źródło obrazu.
• Zorganizowane grupy udostępniają bazy danych gotowych do użycia uszkodzonych zdjęć produktów w celu ułatwienia oszustw związanych ze zwrotami.

Skradziony obraz wygląda na całkowicie prawdziwy, a ręczni weryfikatorzy nie mogą stwierdzić, czy istnieje on w innym miejscu w Internecie bez czasochłonnych kontroli.

• Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję lub Deepfake

Korzystanie z narzędzi do tworzenia całkowicie syntetycznych dokumentów lub twarzy. W tym miejscu wykrywacz deepfake staje się mechaniczną koniecznością w przypadku roszczeń o wysokiej wartości.

Oto jak jest używany:

• Tworzenie fałszywych uszkodzeń produktu (pęknięcia, uszkodzenia spowodowane wodą, rozbite ekrany)
• Generowanie realistycznych paragonów z prawidłowym układem i kodami kreskowymi
• Tworzenie fałszywych zdjęć dostawy lub unboxingu
• Tworzenie syntetycznych dokumentów tożsamości w celu ominięcia weryfikacji

Ponieważ narzędzia sztucznej inteligencji są tak łatwo dostępne, dokonywanie oszustw jest możliwe dla każdego. Rządy zaczynają poważnie traktować oszustwa związane ze sztuczną inteligencją, nakładając grzywny, a w niektórych krajach nawet kary więzienia.

Jak oszustwa wpływają na przedsiębiorstwa

Oto wpływ oszustw związanych ze zwrotami w różnych sektorach:

Wpływ finansowy

• Nieuczciwe zwroty kosztują sprzedawców detalicznych $103B w 2024 r., około 15,14% wszystkich zwrotów.
• Osiągnięte straty z tytułu oszustw konsumenckich $15.9B w 2025 r., rosnąc o 25% rok do roku.
• Każdy $1 utracony w wyniku obciążeń zwrotnych kosztuje firmy $3.75-$4.61.

Obciążenie operacyjne

• Ręczna weryfikacja nie jest skalowalna. Ludzie nie są w stanie wykryć zmian AI lub oszustw na poziomie pikseli.
• 76% kupców potrzebują teraz dedykowanych zespołów do obsługi obciążeń zwrotnych.
• Tylko w 2025 r. obciążenia zwrotne w handlu elektronicznym wzrosły o 233%.

Szkody reputacyjne i strategiczne

• 76% klientów zrezygnowałoby z zakupów w witrynie po oszustwie.
• Wysokie wskaźniki obciążeń zwrotnych mogą sprawić, że firmy znajdą się na czarnej liście (MATCH List) na lata.
• Zespoły przenoszą uwagę z rozwoju na obsługę oszustw i zgodność z przepisami.

Strategie wykrywania przy użyciu narzędzi AI

Ponieważ współczesne podróbki pod względem logiki i szczegółów dorównują prawdziwym produktom, ludzie nie są w stanie ich wykryć. Potrzebujesz wykrywania oszustw przez sztuczną inteligencję, która jest tak zaawansowana, jak technologia tworząca oszustwo:

TruthScan's Detektor obrazu AI

• Skanuje paragony pod kątem edycji, generowania AI i niespójności przed zatwierdzeniem.
• Wykrywa fałszywe uszkodzenia, obrazy wygenerowane przez sztuczną inteligencję lub ponownie wykorzystane zdjęcia.
• Flaguje edytowane lub fałszywe dowody płatności przed zwrotem środków.
• Automatycznie skanuje tysiące obrazów w celu uruchomienia alertów o oszustwach związanych z wydatkami.
• Szybko dostosowuje się do nowych narzędzi do walki z oszustwami AI, zachowując skuteczność w czasie.

TruthScan's Deepfake Detector

• Wykrywa zmanipulowane lub wygenerowane przez sztuczną inteligencję dowody wideo.
• Flaguje fałszywe zdjęcia profilowe lub syntetyczne twarze w sprawach o wysokiej wartości.
• Wyłapuje fałszywe głosy/wideo używane do fałszywych zatwierdzeń.
• Łatwo łączy się z istniejącymi systemami z analizą i punktacją w czasie rzeczywistym.

Oba narzędzia obejmują wszystko, od edytowanych paragonów i fałszywych zdjęć produktów po fałszywe filmy wideo i oszustwa związane z tożsamością.

Upewnij się, że wszystkie przesłane obrazy są autentyczne dzięki wykrywaczowi obrazów AI i Deepfake Detectors firmy TruthScan.

Najlepsze praktyki w zakresie ograniczania oszustw związanych ze zwrotami pieniędzy

Oto niektóre z najlepszych praktyk stosowanych przez firmy w celu zapobiegania oszustwom związanym ze zwrotami:

Najlepsze praktyki	Działanie	Znaczenie
Przepływy pracy oparte na dowodach	Traktuj każdy obraz jako niezweryfikowany, dopóki nie zostanie sprawdzony przez sztuczną inteligencję.	Zapobiega ślepemu ufaniu fałszywym zgłoszeniom
Weryfikacja wielowarstwowa	Wspólne sprawdzanie metadanych, pikseli, sztucznej inteligencji i odwróconego obrazu	Jedna kontrola może zawieść; wiele warstw poprawia wykrywanie
Routing oparty na ryzyku	Wysyłanie spraw wysokiego ryzyka do przeglądu, szybkie zatwierdzanie spraw niskiego ryzyka	Równoważy kontrolę nad oszustwami z dobrym doświadczeniem użytkownika
Międzyplatformowe wykrywanie duplikatów	Śledzenie i dopasowywanie obrazów na wszystkich kontach i platformach	Zatrzymuje powtarzające się oszustwa przy użyciu tego samego obrazu
Wymagania dotyczące plików natywnych	Akceptuj tylko oryginalne pliki z metadanymi (bez edytowanych plików).	Sprawia, że manipulacja jest trudniejsza do ukrycia
Szkolenie dla recenzentów	Szkolenie zespołów w zakresie wykrywania wzorców i niespójności.	Ludzie mogą wychwycić kwestie kontekstowe, które sztuczna inteligencja może przeoczyć
Jasny proces eskalacji	Określenie etapów przeglądu i dokumentowania przypadków oszustw	Tworzy dowód działania i zmniejsza zamieszanie
Automatyzacja oparta na API	Integracja kontroli AI bezpośrednio z przepływem zgłoszeń	Natychmiastowe wykrywanie oszustw na dużą skalę
Ciągłe aktualizacje	Regularnie aktualizuj systemy, aby dopasować je do nowych metod oszustw AI.	Skuteczność wykrywania w miarę ewolucji oszustw

Jak TruthScan chroni przepływy pracy refundacji

TruthScan to wiodąca platforma AI do wykrywania oszustw i weryfikacji treści. Analizuje obrazy, filmy, dźwięk i tekst, aby powstrzymać oszustwa związane z obrazami i manipulacje generowane przez sztuczną inteligencję.

Stworzony z myślą o bezpieczeństwie na skalę korporacyjną, TruthScan jest w pełni zgodny z SOC 2 Type II, ISO 27001 i RODO.

Typ oszustwa	Narzędzie TruthScan	Co wykrywa
Zmanipulowane wpływy	Detektor obrazu AI	Wykrywa generowanie AI, edycje pikseli i niezgodności metadanych w celu powstrzymania oszustw związanych z wydatkami.
Zduplikowane zgłoszenia	Detektor obrazu AI	Zapewnia automatyczną weryfikację refundacji poprzez identyfikację ponownie wykorzystanych obrazów za pomocą odcisków palców.
Zrzut ekranu Oszustwo	Detektor obrazu AI	Flagi edytowanych zrzutów ekranu i niespójności formatowania
Fałszywe obrazy produktów	Detektor obrazów AI + Deepfake Detector	Wykrywa uszkodzenia generowane przez sztuczną inteligencję, artefakty GAN i sklonowane piksele używane do wyłudzania zwrotów.
Skradzione obrazy	Detektor obrazu AI	Porównuje obrazy z miliardami obrazów online, aby znaleźć ponownie wykorzystane treści.
AI/Deepfake Images	Deepfake Detector	Wykrywa syntetyczne media, zamiany twarzy i filmy typu deepfake.

• Zapewnia dokładność 96-99% w przypadku obrazów AI, filmów i deepfake'ów.
• Analizuje każde zgłoszenie w czasie poniżej 500 ms, uruchamiając w czasie rzeczywistym alerty o oszustwach związanych z wydatkami..
• Zapewnia jasne wyjaśnienia (problemy z pikselami, błędy metadanych) zamiast tylko wyników pozytywnych/negatywnych.
• Łatwe skalowanie, od tysięcy do setek tysięcy zwrotów bez spowolnień.

Oto jak można zintegrować to z przepływami pracy:

• Łączy się za pośrednictwem interfejsu API REST w celu przetwarzania w czasie rzeczywistym i wsadowym.
• Obsługuje webhooki, wyniki zaufania i szczegółowe raporty do zatwierdzania.
• Automatycznie oznacza sprawy wysokiego ryzyka i kieruje je do przeglądu.

Porozmawiaj z TruthScan o zabezpieczeniu procesów zwrotu pieniędzy

Oszustwa oparte na obrazach nie są już drobną kwestią, ale ryzykiem biznesowym na dużą skalę. Generatywna sztuczna inteligencja sprawiła, że oszustwa są szybsze, tańsze i trudniejsze do wykrycia, a platformy społecznościowe znormalizowały te taktyki.

Jednocześnie ręczna weryfikacja po prostu nie nadąża.

Rzeczywistość: w miarę jak oszustwa stają się oparte na sztucznej inteligencji, wykrywanie musi być również oparte na sztucznej inteligencji. Wdróż zaawansowany wykrywacz obrazów AI i wykrywacz deepfake, aby chronić swoje przychody.

Powstrzymaj oszustwa przed ich wystąpieniem. Porozmawiaj z TruthScan dzisiaj