A fraude em seguros está entrando em uma nova era impulsionada pela inteligência artificial. Anéis de fraude sofisticados e golpistas solitários estão explorando ferramentas de IA generativas para produzir sinistros falsos, identidades sintéticas, evidências falsas e golpes de falsificação de identidade altamente convincentes. Este whitepaper examina as tendências mais recentes em fraudes de seguro orientadas por IA - de sinistros e documentos gerados por IA a golpes de voz falsa - e descreve como as seguradoras podem reagir. Apresentamos dados recentes, casos reais e insights estratégicos para subscritores, investigadores de fraudes, equipes de segurança cibernética, gerentes de sinistros e líderes de diretoria que precisam entender esse cenário de ameaças em rápida evolução.
A escala da ameaça: A fraude possibilitada pela IA está aumentando. Um relatório de contabilidade forense de 2025 constatou que Os golpes orientados por IA agora representam mais da metade de todas as fraudes financeiras digitais[1]. Especificamente em seguros, a empresa de segurança de voz Pindrop observou um 475% aumento de ataques de fraude de voz sintética em seguradoras em 2024contribuindo para um aumento de 19% em relação ao ano anterior nas tentativas gerais de fraude em seguros[2]. As seguradoras enfrentam cerca de Exposição à fraude 20 vezes maior do que a dos bancosA falta de informações sobre os pedidos de indenização, em parte devido à grande dependência de documentos, imagens e verificações de voz[3]. A Figura 1 abaixo ilustra o crescimento explosivo de incidentes de fraude de seguro aprimorados por IA de 2022 a 2025, pois vários relatórios do setor indicaram aumentos percentuais de três ou quatro dígitos ano a ano no envolvimento detectado de IA em fraudes.
Figura 1: Aumento rápido de casos de fraude de seguro aprimorados por IA (crescimento indexado de 2022 a 2025). Os dados do setor indicam um aumento exponencial no conteúdo gerado por IA encontrado em sinistros fraudulentos, especialmente a partir de 2023.[4][2]
Alegações geradas por IA e evidências falsas
Uma das tendências mais predominantes é o uso de IA generativa para criar reivindicações de seguro totalmente fabricadas. Com geradores de texto avançados de IA, os fraudadores podem escrever descrições realistas de incidentes, relatórios médicos ou declarações policiais com o clique de um botão. Essas narrativas escritas por IA geralmente parecem polidas e plausíveis, dificultando a identificação de inconsistências pelos avaliadores. Por exemplo, os fraudadores usaram o ChatGPT para redigir descrições detalhadas de acidentes ou relatórios de lesões que soam profissionais e convincentes - uma tarefa que antes exigia muito esforço e habilidade de redação.
O mais preocupante é que os criminosos agora combinam essas narrativas falsas com Evidência de suporte gerada por IA. Modelos de geração de imagens (como Midjourney ou DALL-E) e ferramentas de edição podem produzir fotos fotorrealistas de danos e lesões. De acordo com relatórios do setor, alguns motoristas começaram a envio de imagens geradas por IA para exagerar os danos ao veículo em sinistros de automóveis[5]. A IA generativa pode criar uma foto de um carro destruído ou de uma casa inundada que nunca existiu de fato. Essas imagens são muitas vezes mais realista do que as técnicas antigas do Photoshop conseguiam alcançar[6]tornando-os difíceis de serem detectados a olho nu. Em abril de 2025, a Zurich Insurance observou um aumento nos sinistros com faturas adulteradas, estimativas de reparos fabricadas e fotos alteradas digitalmenteincluindo casos em que números de registro de veículos foram inseridos por IA em imagens de carros recuperados[7][8]. Essas evidências falsas, quando combinadas com um formulário de solicitação bem elaborado e escrito por IA, podem passar despercebidas pelas revisões manuais.
Um caso notável no Reino Unido envolveu fraudadores que pegaram um foto de mídia social de uma van de um comerciante e usando IA para adicionar um para-choque rachadoe, em seguida, enviá-la junto com uma fatura de reparo falsa no valor de £1.000 como parte de uma falsa reclamação de acidente[9]. O golpe só foi descoberto quando os investigadores notaram a mesmo Foto da van (antes do dano) na página do proprietário no Facebook[10]. Isso ilustra um fenômeno mais amplo: as seguradoras relatam um 300% salto nas edições de imagens "shallowfake (manipulações digitais simples para adicionar danos ou alterar detalhes) em apenas um ano (2021-2022 vs. 2022-2023)[4]. A Allianz UK alertou em 2024 que as distorções de fotos digitais e documentos falsos tinham "todos os sinais de se tornarem o último grande golpe a atingir o setor"[4]. O chefe de fraude de sinistros da Zurich também observou que o que antes exigia a encenação de um acidente de carro físico agora pode ser feito inteiramente atrás de um computador - Os golpistas podem "criar uma reivindicação fraudulenta por trás de seu teclado e extrair quantias significativas" com fotos e relatórios falsos de perda total[11][12]. Essa mudança não apenas aumenta o volume de reclamações falsas, mas também reduz a barreira de entrada para possíveis fraudadores.
Nunca mais se preocupe com fraudes de IA. TruthScan Pode lhe ajudar:
- Detectar IA gerada imagens, texto, voz e vídeo.
- Evitar grande fraude impulsionada por IA.
- Proteja seus mais sensível ativos da empresa.
Além dos automóveis, sinistros patrimoniais e de acidentes estão vendo a inflação de perdas auxiliada por IA. Há relatos de fotos falsas para seguro de viagem (por exemplo, bagagem "danificada" ou cenas de roubo encenadas) e recibos gerados por IA para itens caros que nunca foram comprados. Reivindicações de vida e saúde também não estão imunes - os fraudadores criaram falsas contas médicas e atestados de óbito usando falsificadores de documentos com IA. De fato, a Zurich observou que a tecnologia deepfake estava sendo usada para criar Avaliações de engenheiros e relatórios médicos totalmente fictícios em pacotes de reclamações[11]. Esses documentos gerados por IA, muitas vezes completos com logotipos e assinaturas realistas, podem ser indistinguíveis da papelada genuína. Uma preocupação emergente para as seguradoras de vida é fraude em obituários e certidões de óbitoPor exemplo, os criminosos podem usar a IA para produzir obituários falsos ou cartas de médicos para apoiar uma reivindicação de morte de alguém que na verdade ainda está vivo (ou que nunca existiu, como discutido a seguir).
Segurados e identidades sintéticas
Talvez o desenvolvimento mais insidioso seja fraude de identidade sintética em seguros. A fraude de identidade sintética envolve a criação de uma pessoa ou entidade fictícia combinando dados reais (números roubados do Seguro Social, endereços, etc.) com detalhes fabricados (nomes falsos, documentos de identidade falsos). Os avanços na IA tornaram trivialmente fácil gerar perfis pessoais realistas - incluindo fotos e IDs - para pessoas que não existem[13][14]. Os fraudadores agora podem produzir algoritmicamente um cliente completamente falso, comprar uma apólice em seu nome e, posteriormente, apresentar reivindicações ou benefícios da apólice para essa identidade falsa.
No setor de seguros de vida, os esquemas de identidade sintética têm disparou. A pesquisa do setor em 2025 estima que os custos da fraude de identidade sintética mais de $30 bilhões por ano, representando até 80-85% de todos os casos de fraude de identidade em todos os serviços financeiros[15][16]. As seguradoras de vida foram particularmente afetadas: sabe-se que os criminosos garantir apólices de seguro de vida para uma pessoa fictícia e depois "matar" essa pessoa no papel para receber o benefício por morte[17]. Por exemplo, um fraudador pode criar um cliente sintético "Fulano de Tal", pagar os prêmios por um ano e, em seguida, enviar um pedido de indenização com um atestado de óbito e um obituário falsos para a morte prematura de Fulano de Tal. Como a identidade foi construída cuidadosamente (histórico de crédito, registros públicos, etc.), o pedido de indenização por morte pode parecer legítimo - até que nenhum corpo real ou parentes reais sejam encontrados. Quando a fraude é descoberta, os criminosos já se foram há muito tempo com o pagamento.
Os esquemas de identidade sintética também afetam seguro de saúde e seguro de automóvel. As redes criminosas criam identidades "Frankenstein" ao usar números de Seguro Social de crianças ou idosos (que não têm histórico de crédito) combinados com nomes e carteiras de motorista gerados por IA[15]. Eles então compram apólices de saúde ou apólices de automóveis para esses indivíduos falsos e, logo em seguida, registram grandes reclamações. Uma variante é a criação de sindicatos negócios falsos (empresas de fachada) - por exemplo, uma empresa de caminhões falsa - e a aquisição de seguro comercial para ela, apenas para reclamar posteriormente sobre acidentes encenados ou lesões de funcionários fantasmas[18][19]. Como a empresa existe apenas no papel (com registros comerciais e IDs fiscais gerados por IA), esse "Fraude sintética "baseada em entidade muitas vezes só é descoberto depois que os sinistros são pagos[18][20].
Por que as identidades sintéticas são tão eficazes? Em primeiro lugar, elas geralmente passam por verificações de identidade automatizadas. As agências de crédito e os sistemas KYC podem encontrar sem sinais de alerta porque a identidade inclui alguns dados reais e válidos (por exemplo, um SSN real com um registro limpo)[21]. Enquanto isso, as fotos de perfil e as digitalizações de identidade geradas por IA podem parecer completamente autênticas - a IA atual pode produzir um rosto humano que até mesmo o reconhecimento facial avançado pode aceitar como real. O resultado: a maioria dos sistemas automatizados reconhece esses perfis como legítimos e a fraude só é detectada (se é que é detectada) depois de grandes perdas[22].
Impacto no mundo real: A RGA informa que A fraude de identidade sintética no seguro de vida custa atualmente ao setor cerca de $30B por ano e cresceu quase 400% desde 2020[15][16]. A Comissão Federal de Comércio dos EUA estima que as identidades sintéticas compreendem a grande maioria dos incidentes de fraude de identidade[16]. Essas perdas acabam atingindo as carteiras dos segurados honestos - cada família paga cerca de \$700 a mais em prêmios a cada ano devido à carga mais ampla de fraudes nas seguradoras.[15]. As seguradoras estão respondendo reforçando a verificação na integração e nos sinistros: implementando verificações de banco de dados para vinculação de identidade, monitorando várias apólices no mesmo endereço e até mesmo executando testes de "vivacidade" (verificações de vídeo selfie para garantir que o requerente seja uma pessoa real, não apenas uma imagem de IA)[23][24]. Mas, como veremos, os fraudadores estão contra-atacando com IA na próxima arena: vozes e vídeos deepfake.
Vozes e alegações de vídeo Deepfake
Gerado por IA deepfakes de áudio e vídeo acrescentam uma nova e alarmante dimensão à fraude de seguros. Em 2023 e 2024, houve vários incidentes de criminosos usando clonagem de voz para se passar por pessoas por telefone - uma tática originalmente vista em roubos a bancos (como a infame chamada telefônica do CEO da Deepfake que roubou $35 milhões em 2020), mas que agora está se espalhando para o setor de seguros. Os fraudadores estão clonando as vozes de segurados, médicos ou reguladores de sinistros e usando-as em golpes de engenharia social. A análise de 2024 da Pindrop alertou que "deepfakes, tecnologia de voz sintética e golpes baseados em IA estão remodelando o cenário de fraudes", com fraude de voz escalonamento em um ritmo sem precedentes[25]. Eles descobriram que as centrais de atendimento de seguros eram bombardeadas por malfeitores estrangeiros que usavam falsificações de voz: por exemplo, as chamadas chegavam fornecendo o SSN e os dados pessoais roubados de um segurado real e, se um agente atendesse, o A voz clonada por IA do chamador pode enganar o agente por meio da autenticação baseada em conhecimento e solicitar um desembolso fraudulento[26]. No caso de uma seguradora da Costa Oeste, os invasores usaram repetidamente esse método para tentar assumir o controle das contas e redirecionar os pagamentos, explorando o fato de que a verificação de identificação da central de atendimento dependia de informações pessoais e de voz que podem ser falsificadas[26].
A imitação de voz também tem sido usada pelo consumidor: Os golpistas ligaram para vítimas de acidentes ou beneficiários enquanto fingindo ser representantes de segurosO fraudador pode usar vozes de IA para parecer oficial, a fim de roubar informações confidenciais ou até mesmo pagamentos. Por outro lado, um fraudador pode se passar por um cliente em uma linha direta de reclamações para registrar uma reclamação por telefone usando uma voz falsa que corresponda ao sexo/idade do clientee, assim, contornar os controles biométricos de voz. As estatísticas recentes de fraude são preocupantes: os especialistas do setor projetam um 162% crescimento de ataques de fraude deepfake contra seguradoras no próximo ano[27]e o Pindrop registrou um 475% pico de ataques de voz sintética em 2024 conforme mencionado anteriormente[2]. Esses ataques estão ultrapassando rapidamente os vetores de fraude cibernética mais tradicionais.
Além das chamadas telefônicas, deepfakes baseados em vídeo estão surgindo no processo de sinistros. Muitas seguradoras adotaram inspeções virtuais de sinistros e videoconferências (aceleradas pela pandemia) para verificar perdas ou entrevistar sinistrados remotamente. Agora, os fraudadores estão aproveitando avatares de IA e vídeos deepfake para enganar essas verificações. Houve relatos de requerentes que usaram Avatares gerados por IA em chamadas de vídeo ao vivo com ajustadores, para se disfarçar como outra pessoa ou para ocultar sinais de inconsistência[28]. Por exemplo, uma rede de fraude pode usar um deepfake Vídeo "ao vivo" de um suposto reclamante mostrando seus danos por meio de um smartphonequando, na verdade, a pessoa na câmera é uma composição sintetizada por IA ou um ator contratado usando filtros que alteram o rosto. Um cenário especulativo, mas plausível, é usar um deepfake de um falecido pessoa: Em uma fraude de anuidade ou seguro de vida, um membro da família poderia usar um vídeo deepfake do falecido recentemente durante uma chamada de rotina de prova de vida para continuar recebendo pagamentos[29]. Embora nenhum caso de alto nível dessa natureza tenha sido divulgado até o momento, as seguradoras estão se preparando para isso. Os órgãos reguladores também estão tomando nota - discussões estão em andamento nos EUA e na Europa sobre a classificação de deepfakes como roubo de identidade e a atualização de diretrizes para verificação de provas em seguros[30].
A detecção de vídeos e áudio deepfake é muito desafiadora sem ferramentas técnicas. Os avaliadores humanos não são treinados para discernir problemas sutis de sincronização labial ou estranhezas acústicas. No entanto, houve sinais de alerta em alguns casos: por exemplo, piscadas não naturais ou falhas faciais no vídeo, ou artefatos de áudio de fundo em uma chamada que alertaram os investigadores. No geral, porém, A fraude de seguro deepfake ainda está em seus estágios iniciaise o processo judicial continua raro - em 2023, as definições legais não eram claras e provar que um vídeo era gerado por IA era difícil sem uma análise especializada[31]. Isso dá aos fraudadores uma sensação de impunidade. A corrida armamentista começou: as seguradoras agora estão se voltando para IA forense para combater a IAA empresa está implementando algoritmos de detecção de deepfake para examinar vídeos suspeitos quadro a quadro em busca de sinais de manipulação[24]. Os fornecedores de biometria de voz estão lançando detectores de voz deepfake que analisam os padrões espectrais e a cadência vocal para verificar a autenticidade[32]. Discutiremos essas tecnologias defensivas em uma seção posterior.
Golpes de phishing e falsificação de identidade aprimorados por IA
Nem todas as fraudes habilitadas por IA passam pelo departamento de sinistros; alguns alvos são clientes e funcionários por meio de engenharia social. E-mails e textos de phishing criados por IA se tornaram uma grande ameaça no setor de seguros. Nesses esquemas, os fraudadores usam chatbots de IA e ferramentas de tradução para gerar comunicações fraudulentas altamente convincentes. Por exemplo, os criminosos podem se passar pela marca e pelo estilo de escrita de uma seguradora para enviar e-mails de phishing em massa para os segurados, dizendo-lhes que "é necessária uma ação urgente para evitar o cancelamento da apólice" e direcionando-os para um site falso. Diferentemente dos desajeitados e-mails de fraude do passado, A IA garante uma gramática impecável e até mesmo personalizaçãotornando-as muito mais confiáveis. Já vimos a IA ser usada para raspar as mídias sociais em busca de detalhes que são incorporados às mensagens de spear-phishing, como a referência a uma compra recente de carro em um aviso falso de seguro de automóvel.
Outro vetor é Falsificação de identidade de agentes ou executivos auxiliada por IA. Houve casos em que os golpistas clonaram a voz do proprietário de uma agência de seguros e deixaram mensagens de correio de voz para os clientes solicitando atualizações de informações bancárias - efetivamente um ataque de phishing por voz. Da mesma forma, a fraude interna pode se originar da imitação de IA: o departamento financeiro de uma seguradora quase foi vítima quando os fraudadores enviaram uma mensagem de áudio deepfake supostamente do CEO autorizar uma transferência de fundos (uma variante da "fraude do CEO" agora coberta por algumas apólices de seguro contra crimes eletrônicos)[33]). Esses tipos de golpes de falsificação de identidade orientados por IA aumentaram 17% em 2023, de acordo com a Liberty Specialty Markets[33]e espera-se que continue aumentando.
Os consumidores também estão sendo alvo de golpes de mídia sintética vinculados a seguros. A Coalition Against Insurance Fraud observa casos de impostores que se fazem passar por avaliadores de seguros, entram em contato com vítimas de acidentes alegando que estão cuidando do sinistro e depois exigir pagamento imediato ou dados confidenciais[23]. Clientes desavisados, aliviados por ouvir de um suposto representante, podem obedecer, especialmente se o autor da chamada souber detalhes do acidente (que a IA poderia obter por meio de hacking ou fontes públicas). A conscientização pública sobre essas táticas é baixa; portanto, os especialistas em prevenção de fraudes recomendam que as seguradoras instruir os segurados sobre a verificação das identidades dos autores das chamadas e dos e-mails[23][34]. Assim como os bancos alertam os clientes sobre phishing, as seguradoras em 2025 estão começando a incluir avisos sobre golpes de deepfake em suas comunicações.
Uma linha comum nesses esquemas aprimorados por IA é o uso de kits de "fraude como serviço" prontamente disponíveis[35]. Na dark web, os criminosos podem comprar ou se inscrever em ferramentas que fornecem vozes deepfake pré-fabricadas, modelos de documentos falsos, geradores de e-mails de phishing e muito mais. Essa democratização das ferramentas de IA significa até mesmo golpistas pouco qualificados podem lançar ataques sofisticados de fraude[35]. Para as seguradoras, isso se traduz em um dilúvio de tentativas de fraude mais convincentes vindas de todos os ângulos - sinistros, atendimento ao cliente, e-mail e até mesmo mídia social. Isso ressalta a necessidade de uma estratégia de defesa multifacetada, combinando tecnologia, vigilância humana e colaboração entre setores.
Detecção e defesa: Uma resposta com tecnologia de IA
O combate à fraude orientada por IA requer Defesa orientada por IA. As seguradoras estão recorrendo cada vez mais a tecnologias avançadas de detecção e a processos renovados para combater o ataque. Em essência, as seguradoras devem incorporar pontos de controle de autenticação de conteúdo em todo o ciclo de vida do seguro - desde a subscrição até os sinistros e as interações com o cliente - para detectar falsificações de IA. A Figura 2 apresenta um detalhamento dos principais tipos de fraude possibilitados pela IA e sua prevalência, e as seções a seguir detalham como detectar e impedir cada um deles.
Figura 2: Tipos de fraude de seguro aprimorada por IA em 2025 (participação estimada por esquema). Imagens falsas (fotos adulteradas de danos) e identidades sintéticas estão entre as maiores categorias, seguidas por documentos falsificados por IA (por exemplo, recibos, certificados) e fraudes de áudio/vídeo deepfake.
1. Ferramentas de detecção de conteúdo de IA: Os novos serviços de detecção de IA podem analisar texto, imagens, áudio e vídeo para determinar se foram gerados por máquina ou manipulados. Por exemplo, as seguradoras podem aproveitar soluções como Detectores de texto e imagem com IA do TruthScan que usam a IA precisa do 99%+ para sinalizar documentos escritos com IA ou fotos adulteradas[36]. Uma seguradora poderia integrar esses detectores em seu sistema de sinistros: quando um sinistro e suas evidências são enviados, a descrição do texto pode ser automaticamente verificada em busca de padrões de linguagem gerados por IA, e todas as imagens carregadas podem ser verificadas em busca de sinais reveladores de CGI ou edição. As ferramentas de nível empresarial podem Identificar texto gerado por IA em documentos, e-mails e comunicações com precisão 99%[36]e, da mesma forma detectar imagens manipuladas ou geradas por IA para garantir a autenticidade do conteúdo visual[36]. Isso significa que uma narrativa falsa de acidente produzida pelo ChatGPT ou uma foto de danos falsificada no meio da viagem seria sinalizada para análise manual antes do processamento do sinistro. As seguradoras em 2025 estão adotando cada vez mais essa autenticação de conteúdo de IA - na verdade, 83% dos profissionais antifraude planejam integrar a detecção de IA generativa até 2025de acordo com uma pesquisa da ACFE, em comparação com apenas 18% que a utilizam atualmente[37][38].
2. Verificação de identidade e verificações biométricas: Para lidar com as identidades sintéticas, as seguradoras também estão aprimorando os protocolos KYC com IA. Os serviços de validação de identidade podem fazer a verificação cruzada dos dados do candidato em vários bancos de dados e usar o reconhecimento facial com testes de vivacidade. Por exemplo, exigir um vídeo curto de selfie durante a integração (e usar a correspondência facial com a identificação fornecida) pode impedir muitas identificações sintéticas. Com tecnologia ainda mais avançada, empresas como a TruthScan oferecem análise forense de imagens que pode Identificar fotos de perfil geradas por IA, avatares e imagens sintéticas de persona - Seu detector de imagens de IA é treinado para identificar faces criadas por geradores como StyleGAN ou ThisPersonDoesNotExist[39]. Ao implementar essas ferramentas, uma seguradora pode detectar se a selfie de um solicitante de seguro de vida não é de um ser humano real. No lado da voz, autenticação biométrica por voz para chamadas de atendimento ao cliente pode ajudar; os modernos detectores de IA de voz são capazes de identificar vozes sintéticas e tentativas de clonagem de voz em tempo real[40]. Por exemplo, o Detecção de voz com IA O sistema usa análise acústica para reconhecer vozes geradas por IA e falsificações de áudio antes que elas enganem a equipe do call center[40]. Essas soluções agem como um firewall: se alguém ligar fingindo ser Fulano de Tal e sua impressão de voz não corresponder à voz autêntica de Fulano de Tal (ou corresponder a características conhecidas de deepfake), a chamada poderá ser sinalizada ou será necessária uma prova de identidade adicional. A autenticação multifator (confirmação por e-mail/SMS, senhas de uso único etc.) acrescenta obstáculos adicionais a serem superados pelos falsários.
3. Forense de vídeo e imagem Deepfake: Quando se trata de provas de vídeo, as seguradoras estão começando a implementar análises forenses especializadas. Um software avançado pode analisar metadados de vídeo, consistência de quadros e níveis de erro para detectar falsificações graves. Algumas ferramentas examinam reflexos, sombras e sinais fisiológicos (como a pulsação na garganta de uma pessoa em um vídeo) para garantir que um vídeo seja genuíno. Análise forense de metadados também é valioso: examinar os metadados dos arquivos e as pegadas de geração em imagens ou PDFs pode revelar se algo foi provavelmente produzido por uma ferramenta de IA[41]. As seguradoras devem exigir arquivos de fotos originais (que contêm metadados) em vez de apenas capturas de tela ou cópias impressas, por exemplo. A equipe de fraudes da Zurich observou o sucesso na captura de imagens falsas de carros ao perceber anomalias nos metadados da imagem e na análise do nível de erro[41]. Detectores de fraudes de e-mail também pode examinar as comunicações de entrada em busca de sinais de conteúdo de phishing escrito por IA ou de assinaturas maliciosas conhecidas[42]. Muitas seguradoras agora executam simulações de phishing e exemplos de golpes criados por IA no treinamento de funcionários para aumentar a conscientização.
4. Mudanças no processo e treinamento humano: A tecnologia por si só não é uma solução milagrosa. Aprimoramentos de processos estão sendo feitas, como verificações presenciais aleatórias mais frequentes para sinistros de alto valor ou a exigência de documentação física em determinados casos. Algumas seguradoras adiaram o processamento direto e totalmente automatizado de sinistros, reinserindo a análise humana para sinistros com pontuação alta em um modelo de risco de fraude de IA. Do lado humano, o treinamento é crucial. Investigadores e ajustadores de fraudes estão sendo treinados para reconhecer sinais de alerta da IA: por exemplo, vários sinistros usando palavras idênticas ("estilo" do ChatGPT), imagens sem aleatoriedade real (por exemplo, padrões repetidos no que deveria ser um dano orgânico) ou vozes que soam quase mas com cadência robótica. As seguradoras também estão educando os clientes: enviando alertas de fraude sobre esquemas de deepfake e orientando sobre como verificar a identidade de um representante de seguros (por exemplo, fornecendo um número de retorno de chamada conhecido).
5. Esforços de colaboração: A colaboração em todo o setor está aumentando. No Reino Unido, o Insurance Fraud Bureau e a Associação de Seguradoras Britânicas formaram grupos de trabalho sobre fraudes de IA, e o programa governamental Carta de Fraude de Seguros (2024) está promovendo o compartilhamento de dados e iniciativas conjuntas[43]. Globalmente, as seguradoras estão fazendo parcerias com empresas de segurança cibernética e startups de IA. Notavelmente, novos produtos de seguro estão surgindo: A Liberty Mutual lançou um seguro contra crimes eletrônicos para PMEs que cobre especificamente golpes de deepfake e fraudes de CEOs[44][33]destacando que esse risco é muito real. Isso também significa que as seguradoras podem se tornar tanto vítimas quanto solucionadoras de fraudes de IA - pagando por um golpe de deepfake se não for detectado, mas também oferecendo cobertura para outras pessoas que sofrerem esses ataques.
A integração da tecnologia de detecção nos fluxos de trabalho pode ser visualizada como uma defesa de vários pontos no ciclo de vida dos sinistros. Conforme mostrado em Figura 3as seguradoras podem inserir etapas de verificação de IA em aplicação de políticas (para rastrear identidades sintéticas por meio de verificações de documentos de identidade e selfies), em envio de reclamações (para analisar automaticamente documentos, fotos ou áudio carregados para geração de IA), durante análise/investigação de sinistros (para realizar análise forense deepfake em evidências suspeitas e verificar quaisquer interações de voz), e logo antes de pagamento (uma autenticação de identidade final para garantir que o beneficiário seja legítimo). Ao detectar a fraude com antecedência - de preferência no momento da integração ou do primeiro aviso de sinistro - as seguradoras economizam custos de investigação e evitam pagamentos indevidos.
Figura 3: Integração de pontos de detecção de IA no ciclo de vida do seguro. Na integração da apólice, a validação de identidade baseada em IA verifica se há identidades sintéticas ou falsas. Quando um sinistro é enviado, os detectores automatizados examinam o texto, os documentos e as imagens do sinistro em busca de conteúdo gerado por IA. Durante a análise dos sinistros, ferramentas especializadas de análise de voz e deepfake verificam qualquer evidência de áudio/vídeo. Antes do pagamento, a verificação biométrica da identidade confirma a identidade do beneficiário. Essa abordagem em várias camadas ajuda a interceptar fraudes em vários estágios.
As seguradoras não precisam desenvolver todos esses recursos internamente - muitas estão recorrendo a soluções empresariais como Suíte de detecção de IA do TruthScanque oferece uma série de ferramentas que podem ser integradas à API nos sistemas da seguradora. Por exemplo, Serviço de detecção de imagens e deepfake com IA do TruthScan pode ser usado para verificar a autenticidade de imagens e vídeos com precisão superior a 99%[45]. Suas Detector de texto com IA sinaliza texto escrito por IA em reclamações ou e-mails[36], enquanto o Detector de voz AI Oferece detecção de clonagem de voz e verificação do alto-falante para impedir impostores de telefone[40]. Existem até ferramentas de nicho, como um Detector de recibos falsos para analisar instantaneamente faturas/recibos em busca de sinais de adulteração ou fontes/layouts gerados por IA[46] - extremamente útil, dada a prevalência de contas de reparo falsas nos sinistros. Ao implementar uma combinação dessas ferramentas, uma seguradora pode melhorar drasticamente sua taxa de detecção de fraudes. Uma seguradora da Fortune 500 relatou ter capturado 97% de tentativas de deepfake em 2024, usando uma abordagem de triagem de IA em camadas (texto, imagem, voz) e, assim, evitando um valor estimado de \$20M em perdas[47][48].
Conclusão
A IA está transformando o campo de batalha da fraude em seguros em escala global. Os fraudadores estão inovando com a IA generativa para criar falsidades mais convincentes do que nunca - de pessoas e acidentes totalmente fabricados a imitações que podem enganar até mesmo profissionais experientes. Os dados de 2024-2025 mostram um crescimento alarmante desses esquemas alimentados por IA, mas também destacam que as seguradoras que investem em detecção e prevenção podem ficar um passo à frente. Ao combinar tecnologia de detecção de IA de ponta - como análise forense de imagens, autenticação de voz e análise de texto - com fluxos de trabalho atualizados e educação, o setor pode reduzir os riscos sem sacrificar as eficiências que os processos digitais trazem.
Em sua essência, trata-se de uma corrida armamentista tecnológica[49]. Como observou um especialista em prevenção de fraudes, "Nesta nova realidade, a vigilância é o prêmio que deve ser pago"[50]. As seguradoras devem promover uma cultura de vigilância e aproveitar as melhores ferramentas disponíveis para preservar a confiança no processo de sinistros. Isso significa verificar a veracidade de documentos, vozes e imagens com o mesmo rigor que os subscritores usam para avaliar o risco. Também significa colaborar com todo o setor para compartilhar inteligência sobre táticas emergentes de fraude de IA e desenvolver padrões em conjunto (por exemplo, requisitos de metadados padrão para mídia enviada ou listas negras do setor de identidades falsas conhecidas).
2025 é um ponto de inflexão: as seguradoras que adaptar-se proativamente à fraude orientada por IA As seguradoras que não reagirem a essas fraudes protegerão seus clientes e balanços patrimoniais, enquanto aquelas que demorarem a reagir poderão se tornar alvos de golpes que se tornarão manchetes. A notícia animadora é que a tecnologia para combater isso existe e está amadurecendo rapidamente - a mesma IA que capacita os fraudadores pode capacitar as seguradoras. Ao implementar soluções como o conjunto de detecção de IA multimodal do TruthScan para sinistros e verificação de identidade, as seguradoras podem reduzir drasticamente a taxa de sucesso das tentativas de fraude geradas por IA[51][52]. Ao fazer isso, eles não apenas evitam perdas, mas também enviam uma mensagem clara aos possíveis fraudadores: não importa quão inteligentes sejam as ferramentas, a fraude será descoberta.
Em resumo, a fraude em seguros impulsionada por IA é um desafio formidável, mas que pode ser enfrentado com uma defesa igualmente inteligente. Com vigilância, estratégia multifuncional e os parceiros tecnológicos certos, o setor de seguros pode continuar a manter a promessa fundamental no centro de seus negócios - pagar apenas sinistros legítimos e fazê-lo de forma rápida e segura em um mundo cada vez mais digital.
Referências:
- Associação de Seguradoras Britânicas - Estatísticas de fraude 2023[53][54]
- Allianz e Zurich sobre o aumento de sinistros "shallowfake" com IA - The Guardian, 2024[4][11]
- Facia.ai - "Fraude de seguro Deepfake: Como a IA está reescrevendo as regras," Outubro de 2025[55][56]
- Coalizão contra fraudes em seguros - Fraude sintética em seguros (Quantexa), Dezembro de 2024[21][17]
- RGA - "A nova fronteira do combate à fraude: identidades sintéticas". Junho de 2025[15][16]
- Pindrop - Relatório de fraude por voz, via FierceHealthcare, junho de 2025[2][3]
- Girando números - "Principais esquemas de fraude financeira em 2025," Outubro de 2025[1][57]
- TruthScan - Plataforma de detecção de IA (visão geral dos serviços), 2025[51][52]
- TruthScan - Página do produto AI Image Detector, 2025[45][39]
- TruthScan - Página do produto AI Voice Detector, 2025[40]
- TruthScan - Página do produto Fake Receipt Detector, 2025[46]
- Mercados especiais da Liberty - Comunicado à imprensa sobre o seguro contra fraudes cibernéticas/ Deepfake, Março de 2025[33]
- Facia.ai - Blog: Corrida armamentista para prevenção de fraudes em seguros, 2025[24][32]
- Negócios de seguros no Reino Unido - "Imagens geradas por IA usadas para fraudes automobilísticas" Abril de 2025[7][58]
- O Guardião - "Fotos falsas de danos em carros alarmam as seguradoras". Maio de 2024[9][12]
[1] [35] [57] 2025 Esquemas de fraude financeira: Ameaças de IA e sinais de alerta
https://www.turningnumbers.com/blog/top-financial-fraud-schemes-of-2025
[2] [3] [25] [26] A fraude em seguros aumentou em 19% devido a ataques de voz em 2024
https://www.fiercehealthcare.com/payers/insurance-fraud-increased-19-synthetic-voice-attacks-2024
[4] [9] [10] [11] [12] Fraudadores editam fotos de veículos para adicionar danos falsos em golpes de seguro no Reino Unido | Setor de seguros | The Guardian
[5] [6] [7] [8] [43] [53] [54] [58] Imagens geradas por IA estão sendo usadas para fraudes em seguros de automóveis - relatório | Insurance Business UK
[13] [14] [15] [16] A nova fronteira da luta contra a fraude: identidades sintéticas e uma corrida armamentista de IA | RGA
[17] [18] [19] [20] [21] [22] JIFA: Fraude sintética: Com a fraude sintética já em seu ecossistema, as seguradoras precisam pensar mais como os bancos - InsuranceFraud.org
https://insurancefraud.org/publications/jifa-synthetic-fraud/
[23] [24] [28] [29] [30] [31] [32] [34] [41] [49] [50] [55] [56] Fraude de seguro Deepfake: Como a IA está reescrevendo as regras dos pedidos de indenização de seguro
https://facia.ai/blog/deepfake-insurance-fraud-how-ai-is-rewriting-the-rules-of-insurance-claims/
[27] [48] A ameaça silenciosa: Por que a fraude em seguros está migrando para a linha telefônica
https://www.modulate.ai/blog/the-silent-threat-why-insurance-fraud-is-moving-to-the-phone-line
[33] [44] Seguro contra crimes eletrônicos para PMEs tem como alvo fraudes de CEOs e deepfakes - LSM | Insurance Business UK
[36] [42] [51] TruthScan - Detecção de IA empresarial e segurança de conteúdo
[37] Estudo: 8 em cada 10 combatentes de fraudes esperam implantar IA generativa até 2025
[38] Insights do Relatório de Benchmarking de Tecnologia Antifraude de 2024
[39] [45] Detector de imagens com inteligência artificial para identificar fotos falsas e manipuladas - TruthScan
https://truthscan.com/ai-image-detector
[40] [52] Detector de voz com IA para falsificações profundas e clonagem de voz | TruthScan
https://truthscan.com/ai-voice-detector
[46] TruthScan Fake Receipt Detector | Verificar a autenticidade do recibo
https://truthscan.com/fake-receipt-detector
[47] Seguradora da Fortune 500 detecta 97% de Deepfakes e interrompe o uso de produtos sintéticos ...