据 Supply Chain Brain 报道，人工智能正加速物流全流程运转，但同时也大幅降低了货运欺诈的技术门槛——2025 年美国与加拿大货物盗窃损失达 $7.25 亿，同比飙升 60%。
欺诈主战场已从公路转向数字流程
传统货盗依赖撬锁、劫车或路边偷窃，而当前犯罪模式已系统性上移至物流核心数字工作流：报价生成、承运商准入、运单平台、单证交换及付款环节。联邦调查局（FBI）指出，自 2024 年起，攻击者持续通过伪造邮件和钓鱼链接渗透货运经纪与承运企业系统，进而发布虚假运单、冒用正规公司身份、篡改货物流向。
犯罪架构发生根本性转变：攻击面从物理供应链扩展至支撑其运行的数字身份层。如今最致命的入侵不再需要暴力破防，仅需一次合法登录即可完成。
AI 效率红利正被欺诈者反向利用
原文数据显示，2025 年美国与加拿大报告的货盗事件数量上升 18%，单次盗窃平均损失升至 $273,990，较上年增长 36%。这表明犯罪组织化、数字化、高选择性特征日益突出——其核心能力已从物理接触转向身份滥用。
文章强调，将 AI 单纯视为“提效工具”的认知存在严重缺陷。若 AI 被用于自动化本就薄弱的流程，且未嵌入企业级安全逻辑，则会成倍放大风险暴露面。那些数字化速度最快却未同步重构风控机制的企业，反而成为最易受攻击目标。
验证必须内生于 AI 工作流
真正机会在于用 AI 强化验证能力：确认承运商真实存在、核验银行账户与法律实体一致性、比对单证与历史运输路径匹配度、识别交易行为是否符合正常商业逻辑。这意味着从静态检查转向持续验证——AI 实时标记异常、量化风险等级，并在数据矛盾时自动触发人工复核。
“Know Your Supplier”必须成为物流业新基石。在金融行业，“了解你的客户”（KYC）是业务模型的核心合规要求；物流业亟需同等纪律——供应商风险随股权变更、分包安排、网络暴露、地理分布、制裁状态及付款行为动态变化，一次性准入审核已完全失效。
作者 Adrian Smith（Ripple 公司联合创始人兼首席执行官）指出，连续性供应商情报与实时监控，应取代周期性尽职调查，成为行业新标准。
操作层面的关键验证能力缺口
文章提出五个实操性问题：贵司工作流能否独立验证法律实体？能否确认银行账户归属？能否核实承运商资质？能否校验供应商质量标准符合性？能否在放货前识别单证不一致？原文坦言，多数企业对此的诚实回答仍是“不能”。
这一困境根源在于合规长期被定位为运营旁支职能，而非内嵌设计原则。当欺诈已深度植入业务流程，验证也必须原生集成于其中。技术风险与运营风险的边界已然消失——一条具备运力、可视性与速度的供应链，若交易对手数据不可信、准入系统无法甄别真伪供应商，其韧性即为虚设。
韧性定义正在重构
物流企业的韧性不再仅取决于物理冗余能力。真正的韧性要求数据可信、流程可控、AI 增强判断而非替代判断。AI 是组织纪律性的“倍增器”，而非纪律缺失的“遮羞布”。
“在物流领域，速度始终重要；但在 AI 时代，信任更为关键。”
——Adrian Smith，Ripple 公司联合创始人兼首席执行官
文章最后强调，未来领先企业将坚守一个简单原则：构建持续合规、可信数据与增强型 AI 协同工作的系统——让 AI 强化人类判断，而非绕过它。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
