Зараз у Telegram набори для відшкодування як послуги продаються за ціною, меншою за лате. Ці набори використовують зображення, згенеровані штучним інтелектом, щоб легко обійти автоматизовану перевірку відшкодування.
Хакерам старої школи потрібен був ваш пароль. Сучасним шахраям потрібна лише ваша довіра, і вони використовують ШІ, щоб завоювати її, створюючи докази, які виглядають на 100% достовірними.
Але оскільки ці цифрові інструменти роблять підробку настільки легкою для пересічної людини, як бізнес може відрізнити лояльного клієнта від високотехнологічного шахрая?
У цьому блозі ми розглянемо 6 найпоширеніших видів шахрайства з зображеннями у 2026 році - від підроблених квитанцій до фальшивих відео, що не піддаються детектору, а також покажемо, як захистити свої доходи за допомогою вдосконаленого детектора зображень зі штучним інтелектом.
Давайте заглибимося в це.
Основні висновки
- У 2026 році шахрайство з зображеннями настільки розвинулося, що люди-рецензенти пропускають майже 75% високоякісних підробок зі штучним інтелектом.
- Кількість фальшивих квитанцій, створених штучним інтелектом, зросла з 0% у 2024 році до 14% серед усіх шахрайських документів наприкінці 2025 року.
- На відміну від технічного злому, для шахрайства з відшкодуваннями тепер потрібен лише смартфон і безкоштовний додаток для редагування ШІ.
- Сучасне шахрайство використовує детальну галюцинацію для створення фальшивих текстур шкіри та розмиття термопаперу, які виглядають 100% автентичними.
- Шахраї тепер поєднують фальшиві посвідчення особи з відповідними підробленими селфі, які не піддаються детектору, щоб обійти перевірку особи.
- Оскільки шахрайство стає керованим штучним інтелектом, компанії повинні використовувати детектор зображень зі штучним інтелектом для перевірки метаданих і пікселів менш ніж за 500 мс.
Що таке шахрайство з використанням зображень у процесах відшкодування?
Шахрайство з використанням зображень у процесах відшкодування передбачає подання підроблених, сфабрикованих, викрадених або згенерованих штучним інтелектом зображень для отримання відшкодувань, компенсацій або схвалення витрат.
І де це відбувається?
Ось деякі з прикладів:
Більше ніколи не турбуйтеся про шахрайство зі штучним інтелектом. TruthScan Може допомогти тобі:
- Виявлення згенерованого ШІ зображення, текст, голос і відео.
- Уникайте велике шахрайство, кероване штучним інтелектом.
- Захистіть своє найдорожче чутливий активи підприємства.
- Покупки в Інтернеті: Відправлення фальшивого фото зламаного телевізора, щоб отримати відшкодування (при цьому залишаючи собі абсолютно справний телевізор).
- Витрати на роботу: Редагування чеку на обід, щоб він виглядав удвічі дорожчим, щоб бос заплатив більше.
- Страхування: Використання старої фотографії автокатастрофи для отримання нових грошей.
- Додатки для їжі: Сфотографувати порожню сумку і зробити вигляд, що їжа ніколи не приходила.
- Продаж сайтів: Продавці на eBay або Amazon використовують підроблені рахунки-фактури, щоб довести, що вони купили справжні товари.
В епоху виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту бар'єр для входу на ринок знизився.
| Особливість | Хакерство старої школи | Шахрайство з зображенням |
| Що вам потрібно | Високотехнологічні навички або викрадені паролі. | Лише телефон і безкоштовний додаток для редагування |
| Трюк | Крадіжка твоєї кредитної картки. | Обманом змусити вас довіряти фото |
| Хто це робить? | Професійні хакери. | Звичайні люди або організовані групи |
| Вартість | Купівля даних може коштувати дорого | Абсолютно безкоштовно редагувати фотографію |
Поширені типи шахрайства з використанням зображень
- Маніпульовані квитанції
Шахраї використовують справжні чеки, але редагують ключові дані, такі як сума, дата, постачальник або товари. Це основна причина для сповіщень про шахрайство з витратами.
Ось як це робиться:
- Вони злегка коригують підсумки (наприклад, збільшують суму або чайові) або вилучають заборонені товари, такі як алкоголь, щоб відповідати політиці.
- Вони копіюють дизайн справжньої квитанції (макет, шрифти, логотип), змінюючи лише деталі транзакції, такі як дата або ціна.
- Вони використовують онлайн-генератори квитанцій для створення фальшивих квитанцій за покупки, яких ніколи не було, часто з реалістичним брендуванням.
Штучний інтелект погіршив ситуацію. Він може генерувати текстуру паперу, згини та розмиття камери, щоб обійти стандартний детектор зображень ШІ. Кількість підроблених квитанцій зі штучним інтелектом зросла до ~14% випадків шахрайства у 2025 році, з 0% у 2024 році.
Приклад:
У 2024 році в Україні з'явиться Співробітник Macy's приховав понад $154 мільйони у фальшивих витратах, маніпулюючи бухгалтерськими записами протягом кількох років.
- Дублікати заявок
Один і той самий чек надсилається кілька разів у різні дати або на різних платформах. Автоматизована перевірка відшкодування має важливе значення для позначення зображень з відбитками пальців.
Ось як це робиться:
- Шахраї повторно подають ті самі витрати через кілька місяців, сподіваючись, що ніхто не помітить повторення.
- Вони надсилають одну й ту саму квитанцію різним органам або департаментам, щоб уникнути викриття.
- Скріншот Шахрайство
Шахраї надають підроблені або відредаговані скріншоти (платежів, доставок, чатів, банківських записів) як доказ, щоб отримати відшкодування або обійти перевірку.
Ось як це робиться:
- Вони використовують додатки або інструменти для редагування, щоб створювати реалістичні скріншоти платежів з підробленими позначками часу та ідентифікаторами транзакцій.
- Відпускати товари або кошти до того, як буде підтверджено фактичний платіж. Це зростаюча тенденція шахрайства з поверненням коштів у секторах доставки їжі та електронної комерції.
- Поширені тактики включають в себе:
- Фальшиві скріншоти доставки з написом “не доставлено”
- Підроблені підтвердження платежів за перекази, які ніколи не відбувалися
- Відредаговані чати клієнтської підтримки з вимогою про відшкодування були схвалені
- Змінені скріншоти банківських рахунків зі зміненими сумами
Широко використовується в електронній комерції та при поверненні коштів за доставку їжі, де підроблені скріншоти використовуються для того, щоб заявити про відсутність або помилковість замовлень.
- Підроблені зображення товарів
Шахраї надсилають підроблені або відредаговані фотографії, на яких товар виглядає пошкодженим або дефектним, щоб отримати відшкодування, зберігаючи при цьому оригінальний товар.
Основна схема:
Замовте товар → створіть або відредагуйте пошкоджену фотографію → надішліть її як доказ → отримайте відшкодування → залиште товар собі.
Ось як це робиться:
- Базові інструменти редагування використовуються для додавання подряпин, тріщин або пошкоджень до реальних фотографій.
- Шахраї крадуть пошкоджені зображення в Інтернеті та подають їх як свої власні.
- Більш просунуті методи використовують ШІ для створення реалістичних пошкоджень (наприклад, вм'ятин, тріщин або цвілі).
- Методи включають накладання фальшивих пошкоджень на реальні зображення та видалення метаданих для приховування редагувань.
Згідно зі звітом "Стан відшкодувань за 2026 рік", підготовленим Равелін, 25% зловмисників кажуть, що використовують ШІ переважно для того, щоб вивчити методи та поради щодо захисту від шахрайських відшкодувань.
У цьому випадку вам потрібен спеціалізований АІ-детектор зображень, який виходить за рамки візуальних перевірок.
Детектор зображень зі штучним інтелектом TruthScan може автоматично позначати такі маніпуляції та фотографії товарів, створені штучним інтелектом, ще до того, як буде схвалено відшкодування. Він сканує на наявність аномалій на рівні пікселів, артефактів GAN, клонування та невідповідностей метаданих менш ніж за 500 мс.
Автоматично перевіряйте чеки за допомогою детектора зображень зі штучним інтелектом TruthScan
- Викрадені або отримані зображення
Шахраї використовують зображення, взяті з інтернету (з бірж, соціальних мереж, оголошень), і подають їх як власний доказ.
Ось як це робиться:
- Шахраї видаляють дані GPS і дати, щоб приховати першоджерело зображення.
- Організовані групи обмінюються базами даних готових фотографій зламаних товарів, щоб полегшити шахрайство з відшкодуваннями.
Викрадене зображення виглядає цілком реальним, і ручні рецензенти не можуть визначити, чи існує воно деінде в Інтернеті, без трудомістких перевірок.
- Зображення, створені штучним інтелектом або глибоко підроблені
Використання інструментів для створення повністю синтетичних документів або осіб. Саме тут детектор підробок стає механічною необхідністю для високовартісних позовів.
Ось як він використовується:
- Створення фальшивих пошкоджень товару (тріщини, пошкодження від води, розбиті екрани)
- Генерування реалістичних чеків з правильною версткою та штрих-кодами
- Виготовлення фальшивих фотографій доставки або розпакування
- Створення синтетичних документів, що посвідчують особу, щоб обійти верифікацію
Оскільки інструменти штучного інтелекту настільки легкодоступні, шахрайство стає можливим для будь-кого. Уряди починають серйозно ставитися до шахрайства зі штучним інтелектом, запроваджуючи штрафи і навіть тюремне ув'язнення в деяких країнах.
Як шахрайство впливає на підприємства
Нижче наведено наслідки шахрайства з відшкодуваннями в різних секторах:
Фінансовий вплив
- Шахрайські повернення коштують ритейлерам $103B у 2024 році, близько 15.14% від усіх прибутків.
- Збитки від шахрайства зі споживачами досягли $15.9B у 2025 році, збільшившись на 25% з року в рік.
- Кожен $1, втрачений через повернення платежів, коштує бізнесу $3.75-$4.61.
Операційне навантаження
- Ручний перегляд не масштабується. Люди не можуть виявити редагування ШІ або шахрайство на рівні пікселів.
- 76% торговців тепер потребують спеціальних команд лише для обробки чарджбеків.
- Лише у 2025 році кількість зворотних платежів в електронній комерції зросла на 233%.
Репутаційні та стратегічні збитки
- 76% клієнтів перестали б робити покупки на сайті після шахрайства.
- Високий рівень повернення платежів може призвести до того, що компанія потрапить до чорного списку (MATCH List) на довгі роки.
- Команди зміщують фокус з зростання на боротьбу з шахрайством та комплаєнс.
Стратегії виявлення з використанням інструментів штучного інтелекту
Оскільки сучасні фейки збігаються зі справжніми за логікою та деталями, люди не можуть їх виявити. Вам потрібен штучний інтелект для виявлення шахрайства, який буде настільки ж досконалим, як і технології, що створюють шахрайство:
TruthScan's ШІ-детектор зображень
- Сканує квитанції на предмет редагування, генерації ШІ та невідповідностей перед затвердженням.
- Виявляє фальшиві пошкодження, зображення, створені штучним інтелектом, або повторно використані фотографії.
- Позначає відредаговані або підроблені підтвердження оплати перед відшкодуванням.
- Автоматично сканує тисячі зображень, щоб сповіщати про шахрайство з витратами.
- Швидко адаптується до нових інструментів ШІ-шахрайства, залишаючись ефективним протягом тривалого часу.
TruthScan's Детектор підробок
- Виявляє маніпуляції з відеодоказами або згенерованими штучним інтелектом.
- Позначає фальшиві зображення профілю або синтетичні обличчя у важливих випадках.
- Виявляє підроблені голоси/відео, що використовуються для фальшивих схвалень.
- Легко підключається до існуючих систем з аналізом і оцінкою в реальному часі.
Обидва інструменти охоплюють все - від відредагованих квитанцій і підроблених зображень товарів до глибоко підроблених відео та шахрайства з особистими даними.
Переконайтеся, що всі надіслані зображення є автентичними за допомогою детектора зображень зі штучним інтелектом та детекторів підробок TruthScan
Найкращі практики для зменшення шахрайства з відшкодуваннями
Ось деякі з найкращих практик, які використовують компанії для запобігання шахрайству з відшкодуванням:
| Найкращі практики | Дія | Важливість |
| Робочі процеси, що базуються на доказах | Вважайте кожне зображення неперевіреним, поки його не перевірить ШІ | Запобігає сліпій довірі до фальшивих заявок |
| Багаторівнева перевірка | Запускайте перевірку метаданих, пікселів, ШІ та реверсного зображення разом | Одна перевірка може не спрацювати; кілька шарів покращують виявлення |
| Маршрутизація на основі ризиків | Відправляйте справи з високим ризиком на перевірку, швидко затверджуйте справи з низьким ризиком | Баланс між боротьбою з шахрайством та якісним обслуговуванням користувачів |
| Виявлення крос-платформних дублікатів | Відстежуйте та зіставляйте зображення в усіх акаунтах і на всіх платформах | Запобігає повторному шахрайству з використанням одного і того ж зображення |
| Вимоги до рідного файлу | Приймаються лише оригінальні файли з метаданими (без редагованих завантажень) | Ускладнює приховування маніпуляцій |
| Підготовка рецензентів | Навчити команди виявляти шаблони та невідповідності | Люди можуть вловлювати контекстні проблеми, які ШІ може пропустити |
| Чіткий процес ескалації | Визначте кроки для розгляду та документування випадків шахрайства | Створює докази для дій та зменшує плутанину |
| Автоматизація на основі API | Інтегруйте перевірки штучного інтелекту безпосередньо в потік подачі заявок | Миттєво виявляє шахрайство у великих масштабах |
| Постійні оновлення | Регулярно оновлюйте системи, щоб відповідати новим методам шахрайства зі штучним інтелектом | Підтримує ефективність виявлення в міру розвитку шахрайства |
Як TruthScan захищає робочі процеси відшкодування
TruthScan - провідна платформа для виявлення шахрайства та перевірки контенту на основі штучного інтелекту. Вона аналізує зображення, відео, аудіо та текст, щоб зупинити шахрайство із зображеннями та маніпуляції, створені штучним інтелектом.
Створений для забезпечення безпеки в масштабах підприємства, TruthScan повністю відповідає стандартам SOC 2 Type II, ISO 27001 та GDPR.
| Тип шахрайства | Інструмент TruthScan | Що він виявляє |
| Маніпульовані квитанції | ШІ-детектор зображень | Виявляє генерування ШІ, редагування пікселів і невідповідності метаданих, щоб зупинити шахрайство з витратами |
| Дублікати заявок | ШІ-детектор зображень | Забезпечує автоматичну перевірку відшкодування шляхом ідентифікації повторно використаних зображень за відбитками пальців |
| Скріншот Шахрайство | ШІ-детектор зображень | Позначте відредаговані скріншоти та невідповідності форматування |
| Підроблені зображення товарів | Детектор зображень зі штучним інтелектом + детектор підробок | Виявляє пошкодження, спричинені штучним інтелектом, артефакти GAN і клоновані пікселі, що використовуються для шахрайства з відшкодуваннями |
| Викрадені зображення | ШІ-детектор зображень | Порівнює зображення з мільярдами в Інтернеті, щоб знайти повторно використаний контент |
| ШІ/підроблені зображення | Детектор підробок | Виявляє синтетичні медіа, підміну облич та глибоко підроблені відео |
- Забезпечує точність 96-99% для зображень, відео та підробок зі штучним інтелектом.
- Аналізує кожну заявку менш ніж за 500 мс, запускаючи сповіщення про шахрайство з витратами в реальному часі.
- Надає чіткі пояснення (проблеми з пікселями, помилки метаданих), а не просто результати "пройшов/не пройшов".
- Легко масштабується від тисяч до сотень тисяч чеків на відшкодування без уповільнення.
Ось як ви можете інтегрувати це в робочі процеси:
- Підключається через REST API для обробки в реальному часі та пакетної обробки.
- Підтримує веб-хуки, оцінки довіри та детальні звіти для управління схваленнями.
- Автоматично позначає справи з високим ризиком і направляє їх на перевірку.
Поговоріть з TruthScan про безпеку процесів відшкодування
Шахрайство з використанням зображень - це вже не дрібна проблема, а масштабний бізнес-ризик. Генеративний ШІ зробив шахрайство швидшим, дешевшим і складнішим для виявлення, а соціальні платформи нормалізували цю тактику.
У той же час, ручна перевірка просто не встигає за цим.
Реальність: оскільки шахрайство стає керованим штучним інтелектом, виявлення також має бути керованим штучним інтелектом. Впровадьте вдосконалений детектор зображень зі штучним інтелектом і детектор глибоких підробок, щоб захистити свої доходи.
Зупиніть шахрайство з відшкодуваннями до того, як воно станеться. Зверніться до TruthScan сьогодні