arXiv cs.AI· Simiao Ren, Xingyu Shen, Tommy Duong, Ankit Raj·· 14 小时前AI 评分31
贷款审核员能否识别 AI 篡改的贷款文件？一项实证研究
Can Loan Processors and Underwriters Spot AI-Edited Statements? An Empirical Study
AI 导读
一项实证研究让 3 名通过 Upwork 招募的贷款审核从业者仅凭文件做首轮审查，面对从 47 份真实财务文件生成的 134 份伪造 PDF，共给出 132 份文件级判断，其中仅 14 份（10.6%）有编辑证据支持，包括 12 份"可疑"和 2 份"信息不足"判断。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 辅助编辑可以生成贷款文件，既保留出借方熟悉的版式，又改变申请人的身份。我们研究了经验丰富的核保人员和贷款处理人员能否在仅审阅文件的第一轮审核中识别此类伪造。通过 Upwork 招募的三名从业者每人收到一份申请人材料包，这些材料包取自 134 份伪造 PDF，而伪造 PDF 源自 47 份在完全同意下提供的真实财务文件。编辑保留了金额、日期和余额；流程引入的标识符不一致在分发前被有意保留。审阅者未被告知文件已被改动，共返回 132 条文件级判断。将其解释与原始文件核对后，得到 14 条有编辑证据支持的疑虑（10.6%）：12 条“可疑”判断和两条“信息不足”判断。所有有支持的疑虑都涉及文件内部或文件之间的标识符不一致，且没有任何报告的视觉线索识别出实际编辑。因此，尽管文件中仍存在已知的不一致，约每十条判断中有一条包含伪造证据。这些观察结果促使人们在人工审核之外，评估一致性检查和独立来源验证。由于只有三对审阅者-材料包且没有真实文件对照，这些发现描述的是这一探索性场景，而非总体检测准确率。
| 评论： | 6 页，2 幅图 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；密码学与安全（cs.CR）；人机交互（cs.HC）；软件工程（cs.SE） |
| 引用为： | arXiv:2610.30758 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.30758v2 [cs.AI] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.30758 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026 年 10 月 22 日星期四 05:26:04 UTC（133 KB）
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org