Claude 礼品卡诈骗波及消费者

背景

2026年5月3日《卫报》的一篇报道记录了一起消费者投诉：一户家庭为Claude聊天机器人支付了每月20美元的订阅费，随后在信用卡账单上发现了两笔各200美元的礼品卡扣款（《卫报》，2026年5月3日）。最初这项订阅对该用户在医疗和家庭问题上的查询颇有帮助，但随后意外的卡片交易——家人并未授权——很快盖过了订阅带来的益处。该事件符合更广泛的数字支付滥用模式：犯罪分子利用订阅服务的表面合法性，将资金通过礼品卡渠道转移——礼品卡是一种难以追踪和追回的支付工具。机构投资者与支付公司需要基于数据的详尽分析，了解产品设计、计费流程和第三方支付通道如何将合法的SaaS支出转化为欺诈向量。

本文分析了该公开案例，量化可核实的数据点，比较了各类AI聊天服务的定价与订阅模式，并评估对支付处理方、发卡行与平台运营商的影响。文中援引了《卫报》个案研究（2026年5月3日）、可比订阅定价（OpenAI 的 ChatGPT Plus 自2023年起以每月20美元定价）以及与礼品卡相关诈骗的已知行业模式，以识别结构性脆弱点。为便于机构读者评估运营与监管风险，文章在可能的地方提供来源并说明背景。关于支付安全的更广泛主题，请参阅我们的评估框架与报道：AI 报道 与 支付风险。

数据深度分析

公开案件中的核心、可核实的数据点相当直接：一项每月20美元的Claude聊天机器人订阅，以及同一张信用卡账单上出现的两笔各200美元的礼品卡交易（《卫报》，2026年5月3日）。《卫报》报道称，该家庭并不识别这些礼品卡扣款，账目上显示为使用该AI工具的支付。这两笔200美元的项目明显高于持续的订阅费用，表明了一种升级模式，符合敲诈式或账户接管（ATO）类诈骗，攻击者将受害者转向不可逆的支付形式。

一个有益的市场比较是主要面向消费者的聊天服务的订阅定价：OpenAI 的 ChatGPT Plus 自2023年起以每月20美元定价，这使得Claude每月20美元的定位与该领先竞争者直接并列（OpenAI 定价页面，2023年）。等价的定价扩大了可覆盖的用户群，但也增加了攻击面：相同的价格点和相近的消费者质量预期可能使替代提供商同样成为欺诈性支付流的目标。对于支付处理商和发卡行而言，显著的指标并非订阅费用本身，而是异常交易——那些200美元的礼品卡购买——它们相对于每月20美元的经常性支付来说异常，并高度指示滥用行为。

在监管机构与消费者保护机构发布的指引中，经常被标注为红旗的行为是指示用户通过礼品卡付款以获取服务或解决争议，这已被公认为诈骗指示器。《卫报》案再次印证了这一模式：合法的软件供应商很少会要求在订阅启动或续费时通过礼品卡付款。从数据角度来看，平台应在其商户入驻与计费对账系统中加入监测机制，以标注在短时间窗口内（例如24–72小时）接近订阅注册发生的礼品卡购买，且金额超过订阅价格若干倍（例如 >5 倍经常性费用）。

行业影响

对支付处理商而言，直接的影响是退单风险上升与面向消费者的欺诈所带来的声誉成本。礼品卡购买，尤其经过第三方经销商或零售渠道处理的，往往更难撤销，常被计入“消费者损失”类别。收单行与商户服务提供商应重新评估对任何在AI与SaaS领域内、显示异常礼品卡兑换流向并与用户账户相关联的商户的尽职调查。如果在多个商户间出现该类模式，处理商可能面临集中损失与监管审查。

发卡行应调整其防欺诈模型，将订阅后出现的高额礼品卡购买视为异常事件。在所引案例中，两笔200美元的扣款（每笔为月费的10倍）通常会在交易监控系统中被标记为高频、高严重度事件；然而，如果发卡行的规则主要针对无卡交易（CNP）阈值而非商户类别异常，则这一信号可能被忽视。将模型升级，以纳入商户类别动态、交易序列化特征及跨渠道指示器（例如客服工单请求、账户变更事件）将有助于降低漏报率。

提供AI服务的平台运营商面临产品设计权衡。计费透明度、在添加付款方式时实施多因子验证、以及明确的客户教育都能降低社工攻击的成功率。相反，注册流程中过度的摩擦会降低转化率。对于上市平台与基础设施提供方而言，持续的欺诈趋势可能引发监管问询与更高的合规成本，进而压缩低价订阅产品的利润空间。

风险评估

从运营风险角度看，主要脆弱点包括账户接管（ATO）、通过社交工程诱导使用不可追溯支付工具，以及利用合法商户账户洗钱收益。《卫报》案中的两笔200美元礼品卡扣款符合一种模式：诈骗者试图通过快速变现访问权限，用以下类型的付款