AI反货诈：从20万美元货物失窃到物流风控体系升级

接近20万美元的建材，两票货，按“Net-30账期”发走后对方消失——这不是电影桥段，而是2025-12-19曝光的一起真实货运诈骗。更刺痛的是：骗子没有撬锁、没有持械抢劫，甚至可能没“碰”过货。他们靠伪造文件、仿冒身份、假物流公司和社交工程，把一套看似正规、流程齐全的交易做到了“以假乱真”。

我见过不少企业把供应链风控当成“保险公司要的材料”，或者把货损货差当作“物流行业的正常损耗”。这次事件提醒我们：**货运犯罪正在从“线下偷”转向“线上骗”，从“单点作案”转向“规模化运营”。**而在旺季余温未退、年终对账与来年备货交织的12月，流程压力更大、审批更快、漏洞也更容易被放大。

如果你的企业正在推进“人工智能在物流与供应链”相关项目（路径规划、仓储自动化、需求预测、可视化），我建议把AI风控与反欺诈提到同等优先级：效率提升带来的不是只有降本增效，也可能是“更快地把货交到骗子手里”。

货物不是被“偷走”的，而是被“流程放行”的

结论先说：这类案件的核心问题不是安保不够，而是验证机制在多系统、多角色协作中断裂。

这起事件的关键细节很典型：骗子冒充知名工程公司采购人员，提供W-9、信用参考、看似真实的网站与领英资料，借用行业常见的账期条款（Net-30）降低对方心理防线，再用“加急订单”“分两票发货”制造时间压力。受害方即便起疑并做了在线核查，仍难以识别“资料是真的、但人是假的”的组合骗局。

更可怕的是，犯罪链条并不止于“下单—提货—消失”。根据报道线索，嫌疑人把货送往公共仓储设施，快速转卖甚至外运，并在社交平台形成“半公开”的销赃网络。当诈骗与转卖进入流水线，单个企业靠人工复核就很难追得上对方节奏。

数据指向同一个趋势：货运诈骗在“抬头”，且更聪明

结论先说：货盗事件数量高位运行的同时，作案方式正在向“欺骗型货盗（theft by deception）”倾斜。

报道中提到两组2025年的信息很有代表性：

• CargoNet季度数据显示：2025年第三季度记录到约772起事件（说明高频、常态化）。
• Overhaul披露：美国2025年第三季度货盗同比增长约29%，高价值品类（电子产品、食品饮料等）被反复盯上。

这些数字本身已经足够“报警”。但更值得物流与供应链团队警惕的是：骗子在用数字化手段降低物理风险、提高作案频次，甚至出现AI生成声音、合成身份来绕过电话回呼验证、批量制造“承运商/联系人档案”的情况。

换句话说，行业过去依赖的那套“看营业执照、查网站、电话确认”正在失效：

• 网站可以仿；
• 证照可以盗用；
• 电话可以“AI拟声”；
• 领英资料可以批量生成；
• 甚至“司机说自己为某大客户拉货”也可能只是被上游环节蒙在鼓里。

AI在物流反欺诈中最有用的3件事：识别、预警、阻断

结论先说：AI不是用来替代风控人员，而是把“零散信号”变成“可执行的风险评分”，让业务在发货前踩刹车。

下面这三类能力，落地性最强，也最能与现有TMS/WMS/OMS对接。

1）“订单—客户—收货”一致性校验：用模型抓异常

欺骗型货盗往往会出现微小但稳定的“异常模式”，例如：

• 新客户首次下单金额异常大，且要求加急
• 收货地址是公共仓储、临租库、非经营性地址
• 联系方式频繁变更（邮箱域名、电话归属地、回呼路径）
• 账期条款偏宽（Net-30/Net-45）但信用链条薄
• 订单拆分成多票、跨州运输，且提货窗口非常紧

AI的价值在于：把这些因素变成多维特征，输出风险评分与“触发原因”。一旦超过阈值，就自动触发升级审核，而不是依赖某位业务同事的直觉。

你可以把它理解为供应链版的“反洗钱”：不是因为某一个点可疑，而是因为多个点组合后概率显著上升。

2）承运商与司机身份的“动态画像”：别只看一次资质

很多公司做了准入审核，但问题是：骗子会在你审核通过后才开始换马甲。

更靠谱的做法是建立动态画像与持续监控：

• 承运商信息是否与历史行为一致（常跑线路、常用设备、提货习惯）
• 联系人是否出现“短周期多公司复用”的迹象
• 车辆/司机是否在短时间内高频出现在可疑提货点

AI擅长做的是关系网络与图谱识别：把“公司—电话—邮箱—地址—司机—车牌—仓库”连成图，识别团伙常见的复用节点。一旦某个节点被标记，相关链路都会被自动提高风险等级。

3）“可视化+事件预警”：让运输过程不再黑箱

这类案件经常发生在“货出了仓就难追回”的窗口期。AI结合供应链可视化工具，可以把异常变得可操作：

• 轨迹偏离、长时间静止、在高风险区域停留
• 签收动作异常（提前签收、签收人不匹配、签收地点不一致）
• 频繁改约、频繁变更卸货点

重要的是：预警要能触发动作。例如自动冻结后续放货、自动要求二次验证、自动通知保险/法务/风控，而不是只发一条“可能异常”的短信。

一套“发货前30分钟就能用”的反欺诈清单

结论先说：最值钱的不是更复杂的流程，而是把关键验证做到“标准化、可追溯、可自动化”。

结合这起案例，我建议中小货主、3PL与承运商至少先补齐下面几项（很多不需要大改系统）：

1. 对公域名与联系人强校验：采购邮箱域名、公司官网域名、开票抬头必须一致；不一致就触发升级。
2. 收货地址分级：公共仓储/自助仓/临租库默认高风险，要求加收保证金或改为到付/现结。
3. 账期策略与风控联动：Net-30不是不能给，但要和风险评分绑定——评分高就缩短账期或先收定金。
4. 回呼验证升级：仅靠电话回呼已不够，至少增加“多通道验证”（企业座机转接、已知联系人二次确认、内部白名单号码）。
5. 放货口令与双人复核：高价值货物设置一次性口令（OTP）+ 双人复核放行。
6. 证据链留存：合同、邮件头信息、对话记录、提货照片、车牌、签收信息统一归档，便于追责与理赔。

如果你正在做AI项目，把这份清单变成“系统规则 + 模型评分”的组合，效果会比单纯培训员工更稳定。

常见追问：AI反欺诈会不会误伤正常业务？

结论先说：会，但可控；真正的目标不是“零误报”，而是把高风险订单拦在仓库门内。

我更认同的指标是三类：

• 拦截率：被模型拦下后经复核确认为欺诈/高风险的比例
• 放行损失率：放行订单中仍发生货损/欺诈的比例（要持续下降）
• 审核成本：每100单触发审核的人工成本（要可接受）

落地上建议从“高价值品类、高频线路、新客户大单”先做试点，先把最容易出事、损失最大的部分管住。

供应链AI的下一步：效率之外，把“可信交易”变成能力

这起20万美元的货运诈骗，最刺眼的不是金额，而是它对信任的摧毁：受害方后来不得不改成“所有订单先付定金”，这会直接影响客户体验与成交率。当风控缺位，企业只能用更保守的商业规则去自保，结果是行业整体摩擦成本上升。

把AI用在物流与供应链里，别只盯着路径规划、仓储自动化、需求预测。2026年还想稳增长的企业，需要把AI风控、供应链可视化、反欺诈模型一起纳入“基础设施”，否则旺季跑得越快，翻车也越快。

你们现在的流程里，哪一步最容易被“伪装成正规交易”的订单穿透？如果只能选一个环节先加一道AI风控，你会把它放在客户准入、放货核验，还是运输在途预警上？