实务指南
面向审核团队的图片与文档核验指南。
每篇指南说明一项检查能证明什么、止于何处、下一步应索取哪份证据。适用于保险理赔、财务报销、电商售后、采购付款与风控团队。
图片与照片
整图生成、局部改动、来源记录与 AI 生成内容标识，以及截图和压缩图片还能支持哪些检查。
如何判断一张图片是不是 AI 生成的：来源、标识与检测的核查方法
判断图片是否由 AI 生成：追溯来源，读取隐式标识与内容凭证（C2PA），用检测工具复核，再结合业务记录得出可复核的结论。附案例与清单。
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如何判断照片是否被修改过：原图比对、元数据与局部分析
判断照片是否被修改：找可靠原图比对，读取 EXIF 拍摄记录，审视水印相机信息，定位可疑区域，并区分正常压缩与改变结论的实质改动。
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如何识别 AI 修图：AI 消除、局部重绘与生成式填充的核查流程
AI 消除、局部重绘与生成式填充只改动画面一小块。本文说明如何读懂篡改定位结果，把发现落到争议区域，并据此索取下一份证据。
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截图和微信压缩过的图片，还能检测 AI 生成和篡改吗？
截图、微信非原图与转发图片会丢失元数据和细节。说明哪些检查仍可进行、如何索取原图或原文件，以及无法判定时如何推进复核。
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隐式标识、内容凭证与水印：核查 AI 生成图片该用哪种方法
《人工智能生成合成内容标识办法》施行后，图片可能带有隐式标识、内容凭证或水印。本文比较三类来源证据与像素检测，并说明结果矛盾时如何处理。
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PDF、OFD、发票与小票
从文件历史、数字签名到金额、日期和收款信息，了解如何组织有效的文档复核。Fileverity 提供结构、修订、签名、扫描字段及文本来源证据，帮助团队明确疑点并与原件、出具方记录交叉核对。
如何判断 PDF 或 OFD 文件有没有被修改：验签、比对与核查
核查 PDF 与 OFD 文件是否被改动：取得可信对照件，验证电子签名或电子签章，区分文件属性日期与系统日期，逐项比对金额与收款信息。
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如何识别 AI 伪造文件：按问题选择核查方法
AI 撰写的说明材料、生成的单据页面、被改动的字段、被挪作他用的真实文件，需要不同的证据。按问题匹配文字来源检测、文件比对与出具方核实。
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对公付款前如何核验发票与收款账户：金额、重复支付与账户变更
付款前逐项核对合同、入库验收与数电发票，排查重复支付，经独立渠道核实收款账户变更，防范冒充供应商诈骗。附人民币案例与审批记录。
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如何核查报销发票与小票造假：改金额、AI 生成与重复报销
费用报销中，发票可经查验平台核验，小票与截图需要另行核对。本文说明如何发现改动金额、AI 生成票据与重复报销，附人民币核算案例。
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可信时间戳与 SHA-256 哈希：如何证明文件未被修改
计算文件的 SHA-256 哈希值，验证 RFC 3161 时间戳，并了解可信时间戳在中国诉讼中的证据地位与限度。
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理赔与售后退款
保险理赔照片与电商退款申请的复核流程，从接收材料到形成有记录的决定。
理赔照片被 AI 篡改怎么办：车险与财产险的照片复核流程
理赔照片可能由 AI 生成、被局部修改或取自其他事故。本文按《反保险欺诈工作办法》的线索思路，说明如何保全、复核、补充取证并记录结论。
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AI 假图申请“仅退款”：电商售后的照片复核流程
消费者用 AI 修图伪造破损、变质照片申请退款时，如何把订单、包裹、商品与照片串联核对，索取补充证据，并在不误伤正常消费者的前提下处理。
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评估检测工具
准确率、误报率，以及采购前应向服务商提出的问题。
AI 生成图片检测准确率与误报：读懂数字背后的复核代价
“准确率 99%”说明不了复核队列里有多少误报。本文以混淆矩阵、阈值、校准与无法判定样本为例，说明如何评估 AI 生成图片检测结果。
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企业如何选择 AI 生成图片检测工具：采购评估与试点方法
从业务决策出发评估 AI 生成图片检测服务：必要条件筛选、授权样本试用、正式试点、复核工作量测算与数据合规审查，附询价需求清单。
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