螢幕上的實作理賠
所有理賠、影像與歷史索引皆為合成，為示範而建。未使用任何真實理賠照片、保戶、承保人或帳戶。
FNOL 進件佇列
四筆合成首次損失通知理賠抵達，等待核驗。主控台把工作講得很直白：詐欺者可以擴散生成撞毀的保險桿，或從已結案理賠回收一張真實照片，而損害評估工具會樂意對兩者打分。閘門在評估或賠付之前，核驗理賠證據是否可被信任。
單一偵測器會放行的回收真實照片
理賠 CLM-C-1044 正是防火牆所針對的案例。其影像是真實相機照片，因此來源與像素鑑識皆通過，這正是單一深度偽造偵測器停下並放行之處。Reuse Analyst 將其感知雜湊比對到已結案先前理賠，Narrative Analyst 看到陳述與影像不一致，因此確定性政策閘門以 0.96 信心將其路由至 SIU-REFERRAL，證據上帶有 Duplicate image, matches prior claim 標記。單一訊號偵測會放行；跨訊號鑑識會攔下，且這一拍不依賴模擬訊號。
為何小組勝過分類器
決策分析讓印證可見。Provenance 讀為一致，Pixel-Forensics 讀為一致且標示為模擬，兩者皆為綠色。Reuse 與 Narrative-Consistency 被標記，對抗性 Challenger 測試了兩面旗標且兩者皆存活。路由原因以白話點名：感知雜湊比對到先前理賠 HIST-4019（Maple Mutual, 2025-11-29），漢明距離 0。再完美的單一深度偽造偵測器也攔不下這個，因為這張照片沒有任何偽造之處。
涵蓋缺口，經基準驗證
在標註的 120 件理賠合成集合上跑過每一筆理賠，浮現出耐久結果。在 35 件不帶真偽偽影的詐欺中——20 件回收真實與 15 件中繼資料偽造理賠——單一訊號真偽基線攔下 0 件，防火牆攔下全部 35 件，因為那些是單一偵測器會放行的真實照片，而跨訊號鑑識才是填補缺口的方法。清白理賠以 0% 誤控率直通，每一項決定都帶可驗證稽核紀錄，對照真實標籤的詐欺路由召回率為 1.00。這些是固定、已標註合成集合上的數字，其詐欺類別依建構帶有可偵測特徵，並非開放世界保證，因此應帶頭的數字是相對現任者——單一偵測器——的涵蓋缺口。
證據湮滅，變成一列紅行
每一項決定都把原始影像綁進僅附加、防竄改的鏈。編輯已儲存原檔——生成式增強或詐欺會做的事——會打斷該鏈。竄改一筆已放行原檔並重新核驗，CLM-A-1042 的列會變紅，顯示 Altered, spoliation，已封存列保持綠色，核驗器回報鏈已斷、偵測到竄改。通常抽象的訴訟風險，變成買方可親眼看見發生的事。
