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，商家与平台要回答的不只是“这张图是不是 AI 做的”，还包括：照片里的商品是否属于这笔订单、是否随这个包裹送达、损坏何时发生、应给予何种处理。有效的做法是把订单、商品、包裹与商品状况逐一串联核对，找出缺失的一环，索取一份能补上它的证据，再由售后人员按规则作出有记录的决定。图片检测结果可以帮助确定复核重点，但不应成为自动拒绝退款的规则。

一张商品开裂的特写，可以说明照片中有损坏；它往往说明不了这件商品属于哪个订单、顾客是否收到的就是这一件、损坏发生在什么时候。AI 修图增加了一层不确定性，但售后决定仍然取决于这些普通的电商问题。

本文写给处理破损、变质和描述不符类售后申请的商家售后、客服主管与平台治理人员。处理具体工单时，可以使用决策表和破壁机示例；评估试点时，可以使用文末的指标一节。

现状：AI 假图已经进入售后流程

《人民日报》2026 年 3 月 2 日报道，全国多地电商平台出现“AI假图骗退款”事件：消费者利用生成式 AI 工具快速制作商品“破损”“变质”“污损”等虚假瑕疵图片，以“质量问题”为由申请“仅退款”；报道同时指出，此类行为“多因单笔金额较低，低于刑事立案标准”，震慑力度有限（人民日报，2026 年 3 月 2 日第 7 版）。

已经有案件进入司法程序。据《法治日报》报道、光明网转载，湖南衡山县一男子在 2025 年 10 月至 2026 年 1 月间，利用 AI 修图软件批量伪造榴莲、车厘子等水果霉变腐烂的照片，发起虚假“仅退款”申请，累计作案 100 余笔，涉案财物价值 16070 元。衡山县人民法院以诈骗罪判处其有期徒刑一年，并处罚金 5000 元（光明网，2026 年 6 月 24 日）。值得注意的是，案件线索来自平台风控发现多个账号的“仅退款”订单收货地址、联系方式高度重合，而不是来自对单张图片的判断。

另一起案件中，广州一名买家用手机合成收到 6 只“死螃蟹”的虚假视频，要求商家退款 195 元，被公安机关处以行政拘留 8 日，并追缴违法所得（新华日报·交汇点，2025 年 12 月 15 日）。商家事后回忆，买家按要求补拍了逐只拨动螃蟹的第二段视频，商家据此赔付。这说明“再拍一段”本身并不能解决问题，补充证据必须针对缺失的那一环。

平台也在部署识别能力。据新京报贝壳财经报道，淘宝天猫于 2026 年 1 月 20 日上线售后 AI 假图识别模型，为商家提供检测功能；平台方面表示其“准确率高达95%，召回率达50%”；京东针对生鲜商品的多模态 AI 假图识别能力处于试运行阶段，抖音电商的相关能力正在测试运行（新京报贝壳财经，2026 年 1 月 23 日）。这些数字是平台自述，口径未公开；评估时应先对齐指标定义与分母，解读方法见 AI 生成图片检测准确率与误报。

上述材料说明问题真实存在，但都不是 AI 假图在售后申请中所占比例的统计，不能据此推断某一位顾客的申请有问题。

规则背景：商家、平台与消费者各自的边界

售后规则本身也在调整。2024 年 11 月，市场监管总局约谈 6 家电商平台，要求整改“仅退款”规则挤压商家生存空间等问题；2025 年，多家电商平台发布售后规则调整声明或修订意见征集：拼多多、抖音电商表示非必要不介入消费者已收货后的不退货全额退款申请，抖音电商将相关规则中的“仅退款”替换为“退款”，京东将“仅退款、不退货仅退款”改为“退款、退款不退货”（新华网转载法治日报，2025 年 4 月 28 日）。各平台规则以其当前公布的版本为准。

市场监管总局、国家网信办《网络交易平台规则监督管理办法》（令第 116 号）自 2026 年 2 月 1 日起施行（国务院公报），其中三条与售后照片复核直接相关：

• 第十九条：平台内经营者、消费者提起申诉的，平台应当及时复核；“仅采用人工智能等技术手段处理，申诉人提出人工判定要求的，应当采用人工判定的方式进行处理”。
• 第二十一条：平台应当依法公平设定交易纠纷各方的举证责任；合理减轻一方举证责任的，应当采取措施识别、防范和处置违反诚实信用原则滥用该规则的行为。
• 第二十七条第一款第（一）项：平台不得利用平台规则“强制或者变相强制平台内经营者承担退款不退货等售后责任”。

《消费者权益保护法实施条例》（国务院令第 778 号）同样两面兼顾：第十九条规定，消费者无理由退货应当遵循诚实信用原则，不得利用无理由退货规则损害经营者和其他消费者的合法权益；第四十九条第二款规定，通过夹带、掉包、造假、篡改商品生产日期、捏造事实等方式骗取经营者赔偿的，依照治安管理处罚法等有关法律、法规处理，构成犯罪的，依法追究刑事责任（国务院令第 778 号）。

对复核流程而言，这些规定指向同一个要求：技术识别可以用来发现问题，但处理决定要能说明事实和理由，消费者和商家都应有获得人工复核的途径。“检测提示即拒绝退款”的做法，既不符合这一要求，也会误伤正常消费者。

把问题收窄，不要笼统地称为“AI 骗退款”

照片复核要区分三个问题：文件是否有生成或篡改的迹象？照片中的商品能否与这笔交易对应？全部记录是否支持所申请的处理方式？一张真实照片可能拍的是另一笔订单的商品；一张修过的照片也可能对应一处真实的缺陷；一张外箱破损的照片可能完全真实，而箱内商品完好。

复核要解决的是与申请相关的那个不确定点。如果顾客说破壁机无法开机，照片可以确认型号，却无法证明每一种功能故障。这时应转入远程排查或检测，而不是反复索要更清晰的照片去拍一个看不见的故障。

用 AI 帮忙润色售后留言，与伪造商品证据是两回事。一段措辞工整的投诉、一张不寻常的照片，都不能单独说明这位顾客在欺诈。

解读检测结果之前，先建立四条关联

从商家已有的记录入手。凡是能从订单系统可靠取得的信息，不要再让顾客提供。

拆单发货时，先确认有争议的商品行是由哪个运单号的包裹寄出的。多件装商品要记录哪一件、几件受影响。对有序列号的商品，把照片上的序列号与发货时实际记录的序列号比对；仅凭库存 SKU，不足以支持“不是同一件”的判断。如果发货时没有记录序列号，写明这一局限。

保全提交材料，只选一个有用的下一步

把收到的附件、工单号、订单商品行、接收时间和渠道保存在一起，保留顾客随附的说明。如果客服系统同时提供上传原文件和压缩预览图，记录检查的是哪一个版本。标注另存，便于其他复核人员回看未标注的原始证据。

升级之前，先写下具体的观察，例如：“近景显示杯盖有裂纹，但两张照片都无法把这个杯盖与订单中的型号对应起来。”不要写“明显 AI 骗退款”，那样会把不确定的技术判断与对主观意图的判断混为一谈，含糊的标签也让下一位客服无从处理。

在工单中写明跟进次数上限和下次复核时间。一次有针对性的请求，通常比笼统地要“更多证据”有用。如果对方无法提供，选择现有规则中的其他路径，例如退回验货或主管复核。不要把未回复、包装已丢弃或找不到原始照片，转化为“图片被篡改”的技术结论。

让图片分析回答它能回答的问题

针对整张图片的生成判定，并不自动等于对一道细小裂纹、一块污渍或一个被改序列号的评估。使用任何输出之前，先确认工具支持的任务、相关的输入要求和结果含义。按工具自身的术语记录文件编号和返回结果；不要把图片分数换算成“顾客欺诈的概率”。

评估 Fileverity 图像鉴伪时，可以把问题定义为：对客服系统中实际保存的文件进行分析，能否帮助复核人员针对争议特征选择一个有用的跟进动作？每个账号的首次图片检测可免费查看结果摘要；使用图片额度可解锁同一次分析的详细证据。

如果手头只有截图，记录这一局限。索取原始照片可能有帮助，但文件更大并不保证能得出结论。截图与压缩图片的问题，见截图和微信压缩过的图片，还能检测 AI 生成和篡改吗？

分析人员的观察与售后动作要清楚分开。“提交的文件存在未解决的局部改动疑点”可以作为有限复核的理由，但它不能说明是谁改的、商品是否完好、申请是否不符合条件。反过来，没有提示也不能证明包裹、购买或商品状况属实。

如何判断发现是否落在争议损坏上

Fileverity 的篡改分析保留可疑区域的空间位置，并将其对应到提交的图片上：位置本身就是证据，而整图标签会把它丢掉。在退款申请中，复核人员可以问：这项发现针对的是所称的裂纹，还是照片的其他部分？哪个特征对申请重要，由复核人员确定。

用两个重叠的框可以量化这种区别。设 R 为复核人员划定的包含争议特征的区域，B 为图片分析给出的候选框，两者基于同一张图片、同一坐标系，交集面积 I = area(R ∩ B)：复核区域覆盖率为 I / area(R)，交并比（IoU）为 I / [area(R) + area(B) − I]，只衡量几何重叠（Rezatofighi 等，CVPR 2019）。例如 R = [100,100,200,200]，B = [150,100,250,200]，面积均为 10,000，交集为 5,000：覆盖率为 50%，交并比为 5,000 / 15,000，即 33.3%。两个数字都不是“申请属于欺诈”的概率；覆盖整张图片的巨大候选框会让覆盖率达到 100%，定位却很差，交并比能暴露这种不匹配，但即使两个框完全重合，也不能证明裂纹是改出来的。

用这套几何关系让跟进更具体：记录分析发现是否与争议特征相交，再索取同一件商品的原始照片或其他证据。只出现在背景海报上的疑点，不应成为拒绝破损申请的理由；反过来，没有重叠也不能证明商品属于这笔订单。

示意：在真实照片上添加一道裂纹

原图是 Eli Christman 于 2019 年拍摄的一张真实厨房照片。Fileverity 用 AI 在另存的副本中为透明杯体添加了一道虚构的裂纹。这组对比说明，一个看起来普通的画面，仍可能含有一处足以改变处理结果的改动。下文的工单是另一个独立的假设示例。

示例：破壁机杯体裂纹

本案例完全为假设。顾客购买了一台深灰色破壁机，配 1.5 升透明杯体，收货后申请补发杯体。同一订单中还有一件配件，分开发货。工单附有三张图片：P01 是一张聊天截图，显示杯体上有一道疑似裂纹；P02 是破壁机全景；P03 是一张外箱面单照片。

客服先查发货分配：P03 的运单号对应配件包裹，而不是主机包裹。P02 显示的型号与订单一致，但拍摄角度看不到 P01 中的那一侧杯体。技术复核工具对 P01 给出了篡改提示。该杯体没有记录序列号。

现在有两个不同的缺口：面单属于另一个包裹，疑似裂纹无法在不同视角之间比对。两者都不说明顾客不诚实：面单可能是拿错了，截图也可能经过聊天软件压缩。客服先查已有记录能否解答包裹问题，再发出一次有针对性的请求。在 Fileverity 完整报告中，对 P01 的提示会以像素坐标标出被怀疑的区域并注明信号强度，客服据此判断它是否落在杯体裂纹上；报告附文件哈希值、证据记录与验证状态，随工单留档。

可直接使用的售后请求

您好，照片已收到，感谢配合。为了确认破损的杯体与您订单中的破壁机对应、尽快为您处理补发，还需要您补充一点材料。您发来的面单对应的是单独发货的配件包裹。

如方便，请直接从手机相册发送拍摄裂纹的原图，不要截图。在安全的前提下，请再拍一张能同时看到裂纹和杯体、机身型号的照片。请不要触碰破损边缘，也不要通电演示。

地址和支付信息无需再次提供。如果破壁机的外包装还在，请通过售后页面上传其面单；如已丢弃，回复告知即可。如果无法再拍照，也请在此回复，我们会和您商量退回检测等其他处理方式。我们将于 [日期时间] 前更新处理进展。

发送前，删去商家记录已能回答的问题，并填写具体时间。只索取顾客仍能安全提供的证据。

分支 A：正常顾客得到处理

顾客发来了手机原图和一张视角重叠的全景，两张照片中的裂纹都位于杯体同一条独特的模具线上。客服根据已有记录确认了型号和主机包裹；顾客解释两个包裹的面单当时都放在厨房台面上。技术复核人员确认，最初的疑点在原图和比对视角中不再出现。

商家常规的破损审核由此有了充分依据。客服按适用规则安排补发，关闭图片疑点，并记录结束追加请求的理由。最初的提示不记为“确认滥用”：技术结果帮助确定了核对方向，补充证据帮助一位正常顾客得到了处理。

分支 B：仍存在重大差异

假设顾客改为通过认可的流程把杯体寄回。收货人员记录了包裹、内容和到货状况。一个独特的生产标记把寄回的杯体与 P02 对应起来，但 P01 中的裂纹并不存在。技术复核人员对提交文件中的裂纹区域仍有疑点。

售后主管现在有了一个需要核对的具体差异：检查是否换错部件、验货是否有误、照片是否另有解释，并给顾客说明的机会。技术记录与验货记录分开保存。在这个假设分支中，顾客说明 P01 拍的是另一次购买的旧杯体；寄回的杯体完好，按适用规则此时可办理普通退货退款。主管按普通退货退款处理并关联工单，避免重复补偿，而不是按破损补发处理。差异通过商品识别和顾客说明得到解决；对 P01 仍然存在的技术疑点单独记录，不宣称已证明 AI 制作或主观故意。

分支 C：证据仍不充分

或者，顾客已经没有包装和原始照片，也无法安全地拍摄关联照片。截图仍不足以支持可靠的技术结论。客服记录“图片评估无法判定；商品与状况的关联不完整”，然后转主管，按现有规则在退回检测、验货或例外处理中作出决定。如果给予例外处理，就记为例外，而不是“图片已确认真实”。如果选择其他处理方式，其依据是适用的规则和现有证据，而不是对 AI 的臆断。

三个分支遵循同一条停止规则：现有记录足以支持决定或一条有记录的替代路径时，就结束证据问题。不要反复运行分析，直到出现想要的标签。

结案记录要让其他团队看得懂

使用一份简明的结案记录：订单与商品行、运单号、所称状况、保全的文件编号、相关观察、跟进请求与回复、验货或技术发现、决定人、处理方式和尚存的局限。关联已发生的补发、退款或退货授权，让后续客服知道已经做过什么。

如果后续进入平台申诉或售后判责，请按平台当前的要求整理材料。检测报告附有 SHA-256 哈希值、时间戳验证状态和公开核验页，可以作为说明材料之一，便于留档和说明；平台是否采纳、如何判责，由平台依其规则决定。不要以为附上一张检测截图，就满足了平台的举证要求或能保证结果。

衡量处理质量，而不只是提示数量

选取一批范围明确、附有照片的破损类申请进行小范围试点。普通工单和升级工单都要纳入，否则数据无法反映证据本已充分的顾客额外承担了多少麻烦。工单层面的结果与文件层面的分析分开统计，因为一张工单可能有多张图片。

例如，在一个假设的 100 张工单批次中，20 张发出了追加请求。截至统计日，16 张已完成跟进，其中 12 张的目标问题得到解决。追加请求率为 20 / 100 = 20%；已完成跟进的请求解决率为 12 / 16 = 75%。4 张尚未完成的跟进单独报告。如果写成 12 / 20 而不说明未完成的情况，回答的就是另一个问题。

不要把其他工单记为“识破欺诈”，也不要把每一笔未退的款项都记为挽回的损失。在条件允许时，用独立证据抽查已结案的工单，并如实报告未决结果。商品结构、破损率或售后规则的变化，都可能在图片分析毫无改进的情况下改变这些指标。

数据合规与在技术复核环节评估 Fileverity

顾客照片可能拍到住址、面单上的姓名电话或家庭环境，含有个人信息。对不宜向境外提供的材料，企业版可按需私有化部署，文件不离开贵单位的基础设施；使用托管服务时，上传文件在 Entogo 运营、位于加拿大多伦多的服务器上分析，分析后即删除，不用于训练或调优模型，处理地点、服务商与数据处理协议见信任中心和数据处理协议。向境外提供个人信息的评估路径，请由贵单位合规部门按《个人信息保护法》与《促进和规范数据跨境流动规定》确定。

在技术复核环节评估 Fileverity 图像鉴伪：使用客服渠道实际保存的文件，针对复核人员需要解决的具体生成、篡改或来源问题。样本中应包括清晰的正常照片、截图、经过普通处理的图片、相关的改动样本，以及正确答案本应是“无法判定”的案例。

扩大使用之前，检查输出是否帮助下一位复核人员选择了更好的动作、正常顾客是否收到了不必要的请求、决定记录是否仍然清晰易懂。如需范围明确的评估，请按贵单位的数据共享流程，通过联系页面说明申请类型、可用的图片格式和复核问题，并准备一批界定清楚的工单和一位运营或风控负责人。事先约定要跟踪的结果：有用的请求解决率、不必要的顾客请求、无法判定的评估和处理时长。

AI 局部改动的技术特点，见如何识别 AI 修图；保险理赔中的同类流程，见理赔照片被 AI 篡改怎么办。

作者 Yang Zheng