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售后服务上门服务电话，智能分配单据：商家被“AI索赔”盯上 新型造假碰瓷如何治理？
央广网北京6月15日消息(总台记者周益帆 俞翔)据中央广播电视总台中国之声《新闻纵横》报道，近日，上海市杨浦区人民法院公开审理并当庭宣判了一起利用AI技术敲诈勒索的案件。被告人杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅，累计非法获利2500元。最终，法院一审认定杨某犯敲诈勒索罪。
记者调查发现，通过AI工具伪造图片恶意索赔并非个案，涉及餐饮外卖、生鲜果蔬、数码小商品等多个品类的商家。面对这种真假难辨的技术型“碰瓷”，商家往往缺乏鉴别能力与举证精力，维权困难。
据了解，多家平台近日推出了相关治理工具，用技术对抗AI造假，能否挡住恶意索赔？
今年上半年，上海杨浦警方接到辖区一家烤肉店店长报警，称有顾客编造“吃坏肚子”，恶意索赔。经了解，该名顾客声称在店内用餐后身体不适，同时出示了就诊记录、医疗发票，要求商家赔偿2000元医疗费，否则将持续投诉曝光，迫于压力，店家赔付了2000元。此后，烤肉店店长在与另一家饭店的店长攀谈时，发现双方遭遇的套路如出一辙。
杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅
上海市公安局杨浦分局五角场环岛治安派出所案件办理队民警王浩同说：“两家店的店长是熟悉的朋友，他们闲聊的时候发现，你的情况跟我的情况太像了，而且举报人都姓杨。两个人拿材料一对，发现材料高度相似，可能就日期改了改。他们就到派出所来报案了。”
餐厅的公共视频显示，杨某确实曾在餐厅消费，但过程并无异常，民警与当日同时在店内就餐的其他顾客取得联系，顾客均反馈用餐后并没有出现任何腹泻、腹痛等症状。警方在对比嫌疑人提交的材料与医院真实的电子票据后，发现了疑点。
王浩同说：“嫌疑人自己伪造的材料明确写明‘食用未熟透牛肉细菌感染’，现实操作中医生不可能会这样写。其次，嫌疑人所提交电子发票很明显是一个税票，盖有上海市税务局的一个章，医院也没有这种章。”
医院证实，杨某并没有就医记录。经审讯，杨某对犯罪事实供认不讳，索赔提供的材料都是他通过AI工具生成的。
王浩同说：“我说他怎么做的？他说是通过手机AI(工具)生成的，做了一个虚假的材料。”
据杨某供述，他偶然从网上看到，有网友发布利用“急性肠胃炎”诊断证明获得赔偿的帖子，于是他也伪造了材料，向12345、市场监管部门等进行多次投诉举报，逼迫商家赔付。去年11月第一次索赔成功后，他在随后的一个月内以同样方式向四家餐厅提出索赔，要求的赔付金额一次比一次高。最终，杨某因利用AI篡改伪造材料，以就餐后身体不适为由威胁投诉、刷差评，犯敲诈勒索罪，被法院判处拘役四个月、缓刑四个月，并处罚金2000元。
类似的“AI索赔”并非个案。河北一家餐厅的经营者韩先生告诉中国之声记者，在日常经营中，这种恶意骗赔行为频次高发、分布零散，且金额往往卡在行政处罚的边界，商家维权十分困难。不久前，他刚经历过一次“AI索赔”。
河北一家餐厅的经营者韩先生告诉记者，在日常经营中，面对这种恶意骗赔行为，商家维权十分困难
韩先生说：“有一个顾客(发现)我们汉堡里有一根毛发，那张照片看起来挺真实的。我们对自己的产品肯定是有信心的，最简单的(破绽是)如果有毛发，肯定会沾上沙拉酱，但(照片上的毛发)特别干净，而且经过高温炸毛发也会变形。但是这个用户联系了平台的消费者客服，判定是我们商家的责任，就强制给退款了。”
电商平台的一些生鲜、数码小商品卖家也遭遇过类似的“AI索赔”。淘宝原创手机壳卖家“橘子”算了一笔账，明面上的成本和隐形的商品损耗对于商家来说是不低的成本。
橘子说：“图片连AI水印都没有去掉。他说产品有点脏，就发给我们一张图片，图片上确实有污渍，但右下角也写了是AI生成的。我们这边发货时有检查的全程录像。其实损失还蛮大的，首先，如果没有这种信任危机，可能发货时就不会用那么多设备来做防备，人力成本、物力成本也不用说。其次，如果没有打AI水印，这一单我们就可能真的以为是产品的问题，他退了货，我们来回的运费、包装费就是十多元。再加上是质量问题退款，会影响到平台给我们推的流量以及店铺评分，就算我们证据链充足，也要花费大量的精力去申诉。”
通过监测高频恶意行为，有外卖平台认为，故意投放异物、差评威胁、AI敲诈、谎称未收到餐、职业索赔是五种最常见的类型。对于个体小微商家来说，面对此类行为几乎没有“还手之力”。
据记者了解，面对因技术滥用带来的乱象，目前主流互联网平台主要采取“技术识别+风控规则+法律威慑”的组合拳进行防御。
记者梳理发现，不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别。
某外卖平台恶意骗赔治理相关负责人向中国之声表示：“这套系统的底层是一个基于亿级真实订单和评价数据训练的AI风控模型，整合了用户行为、订单特征、评价语义等多维特征。AI伪造食品安全凭证、不同人反复使用同一张索赔图片、真假难辨的医疗凭证，系统都可以自动识别。对异常高频的差评、退赔金额严重不符的订单，可实现秒级标记。”
不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别可疑图片
面对高频风险账号，此类系统还将触发审核，向商家预警。
另一电商平台工作人员介绍：“当商家遇到已售商品图片疑似经AI处理或存在明显失真时，可通过(系统)入口向平台反馈，保护自身正当权益。商家端可直接右击图片，选择‘反馈虚假售后凭证’，选择对应订单和场景，一键提交，AI假图判定成立后将直接影响判决结果，并向商家预警。”
河北某餐厅的经营者韩先生表示，依托平台的技术防控手段，商家维权的被动局面得到改善。
韩先生说：“现在有一些顾客会被平台标记，他下单以后，我们商家端会有一个提醒，说这个用户在平台有过什么历史行为，他想申请退款或申请保险理赔是不可以的。恶意差评，平台都会给我们拦截掉。”
多位受访者认为，想要从根源遏制AI恶意索赔乱象，更需要借助法律手段。中国政法大学知识产权中心特约研究员赵占领指出，利用AI生成的图片去索赔，本质上就是利用技术手段去虚构事实来非法占有财物。
赵占领说：“没有达到刑事立案标准的，按照治安管理处罚法进行行政拘留或者罚款。如果多次实施，累计金额达到当地诈骗罪数额较大的标准，通常是三千元以上，是构成诈骗罪。要注意，即便单次金额小，但跨平台针对不同商家、连续有类似行为的，那么这个数额可以累计来认定。如果只是虚构图片，去网上投诉、要求退款等，涉嫌构成诈骗罪。但如果还以‘我要曝光你’‘我要投诉你’来要挟，这种情况是涉及敲诈勒索行为。”
中国人民大学法学院副教授黄尹旭强调，AI工具使得造假更便利，极低的违规成本，要求公安、市场监督管理等部门和网络平台建立更多元的治理体系。
黄尹旭说：“在规则上，对于这样一些使用AI造假的索赔，(需要)能够有惩罚机制。在执法端，包括市场监督管理部门，如果数额较大、涉及犯罪，公安也要采取措施进行制止。商家也应当提高识别能力，当然这需要监管部门、平台、商户进行多方协同。也要加强消费者的教育，自觉抵制这样的造假行为。”
近日监管部门透露最新动态商家被“AI索赔”盯上 新型造假碰瓷如何治理？
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赵占领说：“没有达到刑事立案标准的，按照治安管理处罚法进行行政拘留或者罚款。如果多次实施，累计金额达到当地诈骗罪数额较大的标准，通常是三千元以上，是构成诈骗罪。要注意，即便单次金额小，但跨平台针对不同商家、连续有类似行为的，那么这个数额可以累计来认定。如果只是虚构图片，去网上投诉、要求退款等，涉嫌构成诈骗罪。但如果还以‘我要曝光你’‘我要投诉你’来要挟，这种情况是涉及敲诈勒索行为。”
中国人民大学法学院副教授黄尹旭强调，AI工具使得造假更便利，极低的违规成本，要求公安、市场监督管理等部门和网络平台建立更多元的治理体系。
黄尹旭说：“在规则上，对于这样一些使用AI造假的索赔，(需要)能够有惩罚机制。在执法端，包括市场监督管理部门，如果数额较大、涉及犯罪，公安也要采取措施进行制止。商家也应当提高识别能力，当然这需要监管部门、平台、商户进行多方协同。也要加强消费者的教育，自觉抵制这样的造假行为。”
张明磊
摘要：随着数字化转型的深入推进，企业创新活动的结构与逻辑正在发生根本性变化。数据、算法与平台成为核心生产要素，推动企业从封闭式研发向跨组织、跨行业的开放式协同创新转型。本文基于组织生态与系统管理视角，系统分析了数字生态环境下企业协同创新的运行逻辑、机制结构与现实挑战。研究指出，数字生态中的协同创新以数据互联、平台中介和智能反馈为核心机制，依托信息共享与知识共创实现资源的动态优化配置。同时，数据安全、平台垄断、信任缺失与算法偏见等问题构成了协同创新可持续发展的关键障碍。针对上述挑战，本文提出以技术安全、结构平衡、制度信任与文化共识为核心的系统应对路径，强调通过制度嵌入与技术治理的双重机制，构建开放、透明与可信的数字创新生态。研究结论为企业在数字经济背景下实现高效协同与可持续创新提供了理论参考与实践启示。
关键词：数字生态协同创新数据共享平台治理机制研究
随着数字化转型的深入推进，数据、算法与平台逐渐成为企业创新活动的核心生产要素。企业创新的边界也随之发生变化，由单个企业的封闭式研发转向跨企业、跨行业的开放式协作模式。[1]数字生态系统作为一种以数据流、知识流与价值流为核心的新型经济组织形态，使企业之间的合作关系呈现网络化、智能化与动态化的特征。
在这种背景下，企业协同创新不再依赖传统的产业链纵向分工，而是通过数字平台与技术接口形成多层次、跨界融合的创新网络。数字生态环境既为企业提供了前所未有的资源整合能力，也增加了协同治理的复杂性。例如，大量数据的共享与使用可能引发隐私保护和知识产权问题，算法主导的资源配置又可能导致权力集中和生态失衡。
因此，探讨数字生态环境下企业协同创新的运行逻辑与机制特征，同时讨论此过程中企业面临的挑战和可能的解决办法，有助于理解数字经济的组织变革本质，也可为企业构建开放、协调与安全的创新体系提供理论依据。
一、数字生态环境的结构特征与协同逻辑
（一）数字生态的系统结构特征
数字生态系统以平台为核心节点，由企业、用户、供应商、开发者及监管机构共同构成多层互动网络。其运行特征体现为数据驱动、算法支撑与价值共创。不同主体在生态中承担差异化角色：平台企业负责基础设施与标准制定，参与企业通过应用开发与服务创新实现价值增值，用户则通过数据反馈参与创新共创。
数字生态的结构呈现开放与嵌套并存的特征。开放性体现在技术接口与数据的可共享性上，使外部主体能够快速接入创新网络；嵌套性则表现在多平台间的关联与依存，使生态内部形成层级分布的协作体系。这种复杂网络结构为协同创新提供了基础空间，同时决定了创新活动必须依托系统化治理与信任机制才能长期稳定运行。
（二）协同创新的生态逻辑
在数字生态中，协同创新是一种以数据流、知识流与价值流为核心驱动力的系统性过程。不同类型的组织，包括企业、科研机构、平台企业与用户，共同嵌入同一数字生态系统，形成一个以技术连接和信息共享为基础的动态网络。[2]在这一网络中，数据不仅是创新的生产要素，更是组织间协作的媒介。通过数字化接口与智能算法，企业能够实现资源的快速匹配与知识的跨界融合，从而打破传统组织边界，实现创新要素的高效流动。
协同创新的生态逻辑体现在多主体之间的互补性与共演化关系。异质化的资源结构与能力分布，使得企业间的合作不再以竞争排他为主，而是以共创与共赢为目标。平台在其中扮演关键的制度中介角色，通过标准化协议与算法规则协调多方行为，减少信息不对称与交易摩擦。与此同时，算法的嵌入使合作过程具备一定的自我调节能力，能够根据反馈信息自动优化资源配置与任务分工，推动协同关系向高效与稳定方向演化。
与传统线性创新模式相比，数字生态下的协同创新更强调动态反馈与系统学习。创新成果不再停留于单一企业的研发产出，而是在数据循环与知识再利用的过程中不断被扩散与重构，形成技术演化与价值共创的循环机制。这种创新逻辑本质上是一种自组织的生态过程，各主体通过持续互动实现学习、适应与共同进化，最终构建出具有韧性与持续创新能力的数字生态系统。
二、数字生态下的企业协同创新机制
（一）数据互联与知识共享机制
数据互联是数字生态中企业协同创新的基础，也是创新要素流动的前提条件。不同主体通过标准化数据接口与共享协议实现信息资源的互通与再利用，打破组织边界带来的信息孤岛。数据在流动过程中不断生成新的知识关联，为创新活动提供动态学习基础，并促进技术、市场与管理创新的交叉融合。
知识共享机制的核心在于建立开放的数据治理框架与合理的权益分配模式。通过数据授权、访问控制与使用溯源等制度安排，在保障安全与隐私的前提下实现资源共享。与此同时，企业需要构建跨部门、跨组织的数据协同体系，以提高知识的转化效率与创新的响应速度。随着人工智能与知识图谱技术的深入应用，企业能够利用数据挖掘识别潜在的创新机会，实现创新资源的智能匹配与动态优化，推动知识的再生与重组，使数据真正成为驱动创新生态持续演进的核心动力。
（二）平台中介与资源整合机制
在数字生态中，平台不仅是信息流通的载体，更是协同创新的组织中枢。平台通过标准化接口、算法推荐与智能撮合机制，促进资源在不同创新节点间的流动与重组。核心企业利用平台掌握的生态数据与接口标准，发挥中介与协调作用，使多方主体在开放系统中实现互补共生，从而形成以数据驱动、算法调控和反馈优化为特征的协同体系。[3]
资源整合机制的形成使创新不再依赖单一主体的投入，而是通过多方协作实现成本共担与成果共享。这种平台化资源整合模式不仅提高了创新效率，也降低了不确定性带来的风险成本。同时，平台还承担着规则制定与秩序维护的功能，通过建立信用评价、成果分配与激励约束机制，保障合作过程的公平性与可持续性。随着生态体系的扩大，平台逐渐演变为创新价值链的枢纽，使企业能够在协同网络中共享资源红利，形成由点到面的创新扩散效应。
（三）智能反馈与动态调整机制
数字生态环境下的协同创新具有高度的不确定性与实时性。智能反馈机制通过算法监测与数据分析实现对创新过程的持续评估与动态优化。人工智能与大数据技术的介入，使系统能够根据市场反馈、项目进展与合作绩效自动修正资源配置与协作策略，形成自适应的管理模式。智能化的分析工具不仅提供即时洞察，还能在复杂环境下识别潜在风险并提前预警，提高创新决策的科学性与灵活性。
动态调整机制体现了数字生态的学习能力与演化特征。系统通过不断的反馈循环与信息更新，实现从数据认知到决策优化的连续改进，从而在复杂环境中保持创新活力与生态稳定。随着时间推移，协同创新系统可积累经验性知识，形成自我进化的能力，使企业能在市场变化与技术迭代中保持竞争优势。最终，这种动态机制使数字生态成为一个具备“学习—反馈—再优化”闭环的智能系统，推动协同创新走向可持续的进化轨道。
三、数字生态下协同创新面临的主要挑战与对策
数字生态的开放性与复杂性在为企业协同创新创造新机遇的同时，也带来了治理难度的攀升和风险的不确定性。随着数据要素的广泛流动、平台力量的持续扩张以及算法机制的深度嵌入，协同创新活动正面临从信息安全到制度秩序的多重挑战。只有在机制创新与制度设计上形成动态平衡，企业与生态平台才能在数字环境中实现可持续的创新共生。
（一）数据安全与隐私保护的技术挑战
数据是数字生态中最核心的生产要素，但其开放性与敏感性并存。企业在协同创新中需要共享核心数据以实现知识融合，却又担心泄露商业机密与技术优势。这种开放与保护的矛盾成为数字生态最突出的治理难题。应对这一挑战，需要技术与制度协同发力：一方面，通过加密计算、区块链追踪等技术手段，确保敏感数据可用不可见；另一方面，建立统一的数据分级授权与使用审计制度，对数据共享范围、访问权限与责任边界进行明晰规定，在促进创新的同时筑牢安全防线。
（二）平台权力集中与资源分配失衡的结构挑战
平台企业凭借对算法、接口与用户数据的控制，逐渐在生态中形成主导地位。这种权力集中可能导致创新机会向核心平台倾斜，削弱中小企业的参与能力，形成平台依附现象。为防止生态失衡，应推动平台治理的多中心化与透明化：一方面，可以鼓励多平台共治与跨界互联，降低单一平台垄断风险；另一方面，可以建立数据开放接口与算法透明机制，使资源分配过程可追溯、可监督，从制度层面保障生态竞争的公平性。
（三）信任缺失与制度供给不足的治理挑战
数字生态的跨界性使得协同关系往往建立在短期项目合作或数据交换基础上，缺乏长期稳定的信任机制。目标差异与利益冲突容易导致知识共享停滞和协作效率下降。要化解这一问题，需要构建以信任为核心的制度供给体系。一方面，通过区块链技术实现交易可验证与数据可追溯，降低机会主义行为；另一方面，可以通过第三方信用评估机制与生态声誉系统，强化非契约化约束，使组织行为在正式制度与社会规范的双重作用下得到约束与激励，提升合作的持续性与稳定性。
（四）算法偏见与文化异质性的认知挑战
算法在数字生态治理中的深度嵌入，虽提升了决策效率，但可能导致结果偏向与技术不透明问题。算法在学习历史数据时可能固化旧有偏见，影响资源配置的公平性。同时，参与主体间的价值观与文化差异也加剧了认知隔阂，削弱了创新共识。针对这些问题，应从算法伦理与文化协同两个维度入手：前者需建立算法审计与责任追溯制度，确保决策过程可解释、公正与安全；后者则应通过跨组织培训、联合品牌与价值共创活动，培育生态内部的共享文化与信任基础，增强系统的凝聚力与包容性。
四、结语
数字生态的快速发展正在重塑企业创新的运行逻辑和组织边界。随着数据、算法与平台成为关键生产要素，企业创新活动从封闭式研发逐步转向开放式协作。协同创新在这一过程中发挥了核心作用，其机制依托于数据互联、平台中介与智能反馈的系统联动，使创新要素在动态网络中实现高效流动与价值共创。数字生态的系统性与开放性不仅拓宽了创新的边界，也为多主体合作提供了技术与结构基础，推动企业在复杂环境中形成具有自适应能力的创新体系。
然而，数字生态下的协同创新也面临多重挑战。数据安全与隐私保护、平台权力集中、信任缺失以及算法偏见等问题，使协同创新的运行风险与治理复杂性显著上升。应对这些问题，需要在技术、制度与文化层面构建系统化应对机制：通过加密计算与数据溯源技术强化安全防护，以多中心化的生态结构防止资源垄断，通过制度嵌入和声誉机制重塑信任体系，依托共享文化和算法伦理提升生态合作的公平性与包容性。只有在制度治理与技术治理的双重支撑下，数字生态才能实现协同创新的长期稳定与可持续发展。
展望未来，数字生态协同创新将进一步走向智能化与自组织化，其核心竞争力将体现为系统学习与动态进化能力。企业应以开放共创为导向，构建数据流、知识流与价值流协同循环的创新体系，推动创新活动从资源共享迈向价值共创，从技术突破转向生态共赢。在这一进程中，协同创新不仅是企业提升竞争力的关键路径，更是推动数字经济高质量发展的重要驱动力。
参考文献：
[1]王发明,朱美娟.创新生态系统价值共创行为影响因素分析——基于计划行为理论[J].科学学研究,2018,36(2):370-377.
[2]胡艳玲,白世贞.数字生态系统多主体协同创新超网络模型及治理路径研究[J].中国科技论坛,2024,(10):53-62.
[3]焦豪,王林栋,王楠,等.数字平台生态系统中互补者产品策略对经营绩效的影响研究:基于平台治理的调节效应[J].南开管理评论,2025,28(7):29-40.
作者简介：
张明磊，女，汉族，1982年8月生，对外经济贸易大学国际商学院在职人员高级课程研修班学员，企业管理专业。