E-Commerce · Fraude en devoluciones y reembolsos

Visual Fraud Prevention

La IA generativa se utiliza para añadir daños falsos a las fotos de productos y presentarlos como prueba de reembolso. Detéctelo antes de emitir el reembolso.

El Return Score lee el texto de la reclamación de reembolso, identifica qué daños se describieron y enfoca el análisis forense exactamente en esas regiones de la imagen.

Moda y vestimenta Entrega de alimentos Muebles y hogar Electrónica de consumo
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Woman holding jeans with damage
Photo by Freepik
Return Fraud Score
0 = auténtico · 100 = generado por IA
0 / 100
0-50 50-70 70-80 80-100
Acción recomendada Exigir devolución / rechazar
Motor de contexto
1 Leyendo reclamación de reembolso
"Recibí los jeans con un agujero en el área del bolsillo trasero..."
2 Extrayendo reclamaciones de daño
agujero trasero
3 Dirigiendo análisis
Enfocando escaneo forense en la región del bolsillo trasero...
4 Puntuación de región
Límite de inpainting: 91 % · Discordancia de textura: 87 % · Tejido denim ausente: 94 %

Cómo funciona el fraude en reembolsos

Las políticas de reembolso sin devolución ahorran millones en logística inversa. Pero también crean una superficie de ataque: basta con presentar una foto convincente del daño para que el reembolso se emita automáticamente.

01
El cliente recibe el artículo
El producto llega en perfecto estado. El cliente abre el paquete e inspecciona el artículo.
02
Daño añadido en posproducción
Usando herramientas de IA generativa, el cliente inpinta daños de apariencia realista sobre una foto del producto.
03
Reclamación fraudulenta presentada
"El artículo llegó con un agujero quemado en la parte delantera. Solicito reembolso completo."
04
La revisión manual no puede seguir el ritmo
Los revisores humanos procesan miles de reclamaciones al día. Los daños generados por IA son visualmente indistinguibles a escala.

Daño real vs. daño generado por IA

"Recibí el suéter con un agujero quemado en el panel frontal. La tela está visiblemente chamuscada y dañada."

Real t-shirt with damage
Región de escaneo
Imagen generada por IA
Texto de reclamación: "Recibí el suéter con un agujero quemado en el panel frontal. La tela está visiblemente chamuscada y dañada."
El daño es auténtico
Distorsión de fibra
92%
Gradiente de quemado
89%
Continuidad de textura
94%
Firma de ruido
88%
12 / 100 Return Score
AI-generated t-shirt with fake damage
Anomalía
Imagen generada por IA
Texto de reclamación: "Recibí el suéter con un agujero quemado en el panel frontal. La tela está visiblemente chamuscada y dañada."
Inpainting IA · fraude detectado
Distorsión de fibra
92% anomalía
Gradiente de quemado
89% anomalía
Continuidad de textura
91% anomalía
Firma de ruido
87% anomalía
91 / 100 Return Score

Sus reglas. Nuestra inteligencia.

Usted define los umbrales. Nosotros proporcionamos la puntuación. Automatice las decisiones de reembolso o derive las reclamaciones al equipo adecuado según el nivel de riesgo.

0-50
Reembolso inmediato

El daño es coherente con la reclamación. Apruebe el reembolso automáticamente.

50-70
Solicitar evidencia adicional

Algunas señales son ambiguas. Solicite al cliente más fotos o detalles.

70-80
Revisión manual

Se activaron múltiples señales forenses. Derive a un revisor humano para su inspección.

80-100
Exigir devolución física o rechazar

Alta confianza de manipulación por IA. Exija la devolución del artículo antes de emitir cualquier reembolso.

0%
Aumento del fraude IA en devoluciones (2023–2025)
0%
De las devoluciones de e-commerce son fraudulentas
+0%
Aumento del fraude en devoluciones interanual
0%
De los minoristas reportan fraude basado en fotos

Conozca su exposición al fraude en reembolsos

Procese sus reclamaciones de reembolso a través de nuestro motor forense. Descubra qué porcentaje de fotos de daños contiene manipulación por IA.

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