AI torna as evidências de reembolso mais fáceis de falsificar

Os fraudadores agora podem usar IA generativa para criar fotografias falsas de danos ao produto, registros de remessa falsos e outras evidências forjadas para pedidos de reembolso de comércio eletrônico, potencialmente custando bilhões.

Os varejistas dos EUA processaram aproximadamente US$ 849,9 bilhões em devoluções de mercadorias em 2025, dos quais cerca de 9% foram fraudulentos, de acordo com à Federação Nacional de Varejo e Felizes Retornos. Não surpreendentemente, o comércio eletrónico teve uma taxa de retorno global muito mais elevada, de 19,3%, do que o comércio tradicional.

Infelizmente, muitos na indústria estão preocupados com a possibilidade de a IA tornar a fraude de reembolso no comércio eletrônico ainda pior.

Evidência Remota

Os comerciantes on-line normalmente avaliam um pedido de reembolso sem inspecionar fisicamente a mercadoria.

Um funcionário do atendimento ao cliente pode revisar uma fotografia, ler a descrição do comprador, verificar as informações de entrega e aprovar um reembolso.

Para produtos relativamente baratos ou perecíveis, os comerciantes podem não exigir que os compradores devolvam o item – algo com que os fraudadores contam – porque os custos de envio, manuseio e inspeção excederiam o valor da mercadoria.

Este processo de devolução fácil depende de uma suposição básica: a foto ou descrição do cliente retrata o produto real.

A IA generativa quebra essa suposição. As ferramentas de IA podem criar imagens falsas plausíveis de danos ao produto que passam por inspeções on-line, especialmente por sistemas automatizados de reembolso.

Os comerciantes dos EUA estão enfrentando o problema. Varejo Moderno relatado que os varejistas Bogg Bag e Boll & Branch encontraram provas de reembolso falsificadas por IA.

Reivindicações Sintéticas

A fraude de reembolso gerada por IA pode envolver muito mais do que uma única foto alterada de produto.

No geral, os criminosos podem usar IA generativa para fabricar:

• Rachaduras, manchas, mofo, rasgos, vazamentos, amassados ​​e peças faltantes em produtos,
• Embalagens danificadas ou caixas de transporte amassadas,
• Cores ou recursos do produto que supostamente diferem da listagem,
• Bate-papos ou mensagens de atendimento ao cliente sugerindo que um comerciante aprovou um reembolso,
• Registros de remessa, documentos da transportadora e capturas de tela de entrega,
• Reclamações por escrito adaptadas à política de devolução do comerciante,
• Várias versões da mesma reivindicação para uso em diversas lojas.

Com efeito, a IA generativa pode fabricar tanto o suposto defeito ou dano como a história em torno dele.

Um prompt de 10 palavras pode produzir uma foto convincente de vidro quebrado.

Fraude mais barata

Um dos aspectos mais desanimadores é que este tipo de fraude requer um mínimo de esforço ou experiência.

Até agora, a fraude de reembolso exigia habilidades significativas em edição de fotos, composição e alteração de documentos, sem mencionar um bom conhecimento prático de como um comerciante lida com reclamações. As ferramentas de IA atuais podem realizar grande parte desse trabalho com apenas alguns prompts.

Um fraudador pode gerar diversas versões de uma imagem, ajustar uma explicaçãoe repita ou até mesmo automatize o processo em várias contas ou comerciantes. Cada tentativa adicional pode custar pouco tempo ou dinheiro.

É uma nova forma de engano escalonável que abrange os estágios de transação, disputa, logística e comunicação.

Não vi dados confiáveis ​​sobre a extensão da assistência assistida por IA fraude de reembolso nos Estados Unidos, embora um estudo acadêmico de junho de 2026 (PDF) aborda o problema na China.

Revidando

As empresas de comércio eletrónico não estão indefesas, mas os métodos de prevenção de fraudes acarretam os seus próprios custos e impactos.

Os comerciantes podem revisar metadados de imagens, padrões de compressão, iluminação e outros sinais de edição. As pesquisas reversas de imagens podem expor evidências reutilizadas em diversas reivindicações, enquanto os históricos de contas podem revelar reclamações repetidas de danos ou outros comportamentos suspeitos.

Outras respostas incluem:

• Um segundo ângulo de foto ou um pequeno vídeo,
• Revisões manuais de reclamações de valor mais alto e contas com históricos de reembolso incomuns,
• Exigir produtos devolvidos para produtos ou clientes selecionados,
• Usando ferramentas de IA para selecionar imagens enviadas.

Estas medidas têm limites. As ferramentas de detecção podem produzir falsos positivos e são presumivelmente menos confiáveis ​​à medida que os geradores de imagens melhoram.

Todo controle também tem um custo. Um fraudador pode criar um imagem convincente ou reclamação em minutos, enquanto o comerciante pode precisar de pessoal de atendimento ao cliente, registros de depósito, dados da transportadora e um apelo formal para contestá-lo.

Políticas de reembolso e devolução mais rigorosas também podem aumentar os custos de envio de devolução, despesas de inspeção, custos de suporte e frustração do cliente. Uma política que evita fraudes de US$ 30.000, mas custa US$ 100.000, não faz sentido.

Conhecer o problema é metade da batalha. Por enquanto, auditar reembolsos recentes de falsificações baseadas em IA é um bom começo.