I truffatori possono ora utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per creare fotografie false di danni ai prodotti, registri di spedizione falsi e altre prove contraffatte per richieste di rimborso e-commerce, con costi potenzialmente miliardi.
Nel 2025 i rivenditori statunitensi hanno elaborato circa 849,9 miliardi di dollari di resi di merce, di cui circa il 9% fraudolenti. secondo alla Federazione Nazionale Retail e Buon Ritorno. Non sorprende che l’e-commerce abbia avuto un tasso di rendimento complessivo molto più elevato, pari al 19,3%, rispetto ai negozi fisici.
Sfortunatamente, molti nel settore temono che l’intelligenza artificiale possa peggiorare ulteriormente le frodi sui rimborsi e-commerce.
La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale consente ai criminali di creare foto, come questa.
Prove remote
I commercianti online in genere valutano a richiesta di rimborso senza ispezionare fisicamente la merce.
Un dipendente del servizio clienti potrebbe esaminare una fotografia, leggere la descrizione dell’acquirente, controllare le informazioni di consegna e approvare un rimborso.
Per prodotti relativamente economici o deperibili, i commercianti potrebbero non richiedere agli acquirenti di restituire l’articolo (cosa su cui i truffatori contano) perché i costi di spedizione, gestione e ispezione supererebbero il valore della merce.
Questo processo di restituzione semplice dipende da un presupposto di base: la foto o la descrizione di un cliente raffigura il prodotto reale.
L’intelligenza artificiale generativa infrange questo presupposto. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono creare immagini false e plausibili di danni ai prodotti che superano le ispezioni online, in particolare mediante sistemi di rimborso automatizzati.
I commercianti statunitensi stanno riscontrando il problema. Vendita al dettaglio moderna riportato che i rivenditori Bogg Bag e Boll & Branch hanno riscontrato prove di rimborso falsificate dall’intelligenza artificiale.
Affermazioni sintetiche
Le frodi sui rimborsi generate dall’intelligenza artificiale possono coinvolgere molto più di una singola foto di prodotto alterata.
Nel complesso, i truffatori possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per fabbricare:
- Crepe, macchie, muffe, strappi, perdite, ammaccature e parti mancanti nei prodotti,
- Imballaggi danneggiati o scatole di spedizione schiacciate,
- Colori o caratteristiche del prodotto che presumibilmente differiscono dall’elenco,
- Chat o messaggi del servizio clienti che suggeriscono che un commerciante ha approvato un rimborso,
- Documenti di spedizione, documenti del corriere e screenshot di consegna,
- Reclami scritti adattati alla politica di restituzione del commerciante,
- Versioni multiple della stessa dichiarazione da utilizzare in più negozi.
In effetti, l’intelligenza artificiale generativa può produrre sia il presunto difetto o danno, sia la storia che lo circonda.
Un suggerimento di 10 parole può produrre una foto convincente di vetro rotto.
Frode più economica
Uno degli aspetti più scoraggianti è che questo tipo di frode richiede uno sforzo o una competenza minimi.
Finora le frodi sui rimborsi hanno richiesto competenze significative nel fotoritocco, nella composizione e nell’alterazione dei documenti, per non parlare di una buona conoscenza pratica di come un commerciante gestisce i reclami. Gli strumenti di intelligenza artificiale di oggi possono svolgere gran parte di questo lavoro con pochi suggerimenti.
Un truffatore può generare diverse versioni di un’immagine, adattare una spiegazionee ripetere o addirittura automatizzare il processo su più account o commercianti. Ogni ulteriore tentativo può costare poco in termini di tempo e denaro.
È una nuova forma di inganno scalabile che abbraccia le fasi di transazione, controversia, logistica e comunicazione.
Non ho visto dati credibili sulla portata dell’intelligenza artificiale frode sul rimborso negli Stati Uniti, sebbene uno studio accademico del giugno 2026 (PDF) affronta il problema in Cina.
Combattere
Le aziende di e-commerce non sono indifese, ma i metodi di prevenzione delle frodi comportano costi e impatti.
I commercianti possono esaminare i metadati delle immagini, i modelli di compressione, l’illuminazione e altri segni di modifica. Le ricerche di immagini inverse possono rivelare prove riutilizzate per diversi sinistri, mentre la cronologia degli account può rivelare denunce di danni ripetuti o altri comportamenti sospetti.
Altre risposte includono:
- Un secondo angolo fotografico o un breve video,
- Revisioni manuali di richieste di valore più elevato e di conti con cronologie di rimborsi insolite,
- Richiedere prodotti restituiti per prodotti o clienti selezionati,
- Utilizzo di strumenti AI per esaminare le immagini inviate.
Queste misure hanno dei limiti. Gli strumenti di rilevamento possono produrre falsi positivi e sono presumibilmente meno affidabili con il miglioramento dei generatori di immagini.
Ogni controllo ha anche un costo. Un truffatore può creare a immagine convincente o un reclamo in pochi minuti, mentre il commerciante potrebbe aver bisogno del personale del servizio clienti, dei registri di magazzino, dei dati del corriere e di un ricorso formale per contestarlo.
Politiche di rimborso e restituzione più rigorose possono anche aumentare i costi di spedizione per la restituzione, le spese di ispezione, i costi di supporto e la frustrazione dei clienti. Una politica che previene frodi da 30.000 dollari ma ne costa 100.000 non ha senso.
Conoscere il problema è metà dell’opera. Per ora, controllare i recenti rimborsi per i falsi basati sull’intelligenza artificiale è un buon inizio.
