Helsevesenet er et yndet mål for spammere som lokker sårbare personer til å dele sensitiv informasjon til ondsinnede formål.
Federal Trade Commission (FTC) rapporterte at helseforsikringsrelaterte samtaler var den mest rapporterte kategorien av spam-samtaler i 2024.
Slike samtaler øker mest i den årlige Open Enrollment-perioden, når folk forventer at forsikringsselskapene skal ringe dem for å oppdatere forsikringspolisen.
Når det er sagt, strekker svindlernes taktikk seg også langt utover innmeldingsvinduene. De svindler folk i navnet til forsikringsbekreftelser og -bekreftelser gjennom hele året
Organisasjonene har derfor et dobbelt ansvar for å beskytte pasientene mot svindel, og også sin egen identitet mot å bli misbrukt i telefonsvindel i helsevesenet.
Denne artikkelen tar for seg hva telefonsvindel i helsevesenet er, hvordan det fungerer, hvordan du kan forhindre at det skjer, og hvordan du kan bruke en AI-stemmedetektor for å muliggjøre identifisering av falske anrop i sanntid.
Det viktigste å ta med seg
- Telefonsvindel i helsevesenet er en stor trussel, og forsikringsrelatert svindel er den mest rapporterte kategorien av spam-anrop i 2024.
- Svindlere bruker spoofing-teknologi for å etterligne legitime leverandører og skape en falsk følelse av at det haster, og presser ofte ofrene til å oppgi trygde- eller syketrygdnummer.
- Legitime helseorganisasjoner vil aldri be om sensitive personlige eller økonomiske opplysninger over en uoppfordret telefonsamtale.
- Organisasjoner kan forsvare omdømmet sitt og pasientene sine ved å implementere STIR/SHAKEN-autentiseringsrammeverket og bruke AI-stemmedetektorer til å identifisere syntetisk klonede stemmer.
- TruthScan gir et sanntidsforsvar mot disse angrepene ved å analysere de akustiske egenskapene til en samtale for å skille mellom et ekte menneske og en AI-generert deepfake.
Hva er telefonsvindel i helsevesenet?
Hvert år blir tusenvis av mennesker ofre for falske telefonsamtaler der kriminelle utgir seg for å være leger, sykehus, forsikringsselskaper, eller offentlige helsemyndigheter.
Målet med samtalen er å stjele penger eller personlig informasjon fra offeret. I tillegg til det umiddelbare økonomiske tapet, kan offeret ende opp med å miste sykeforsikringen sin og få identiteten sin brukt til å kreve ytelser de aldri har bedt om.
Slike samtaler er kjent som telefonsvindel i helsevesenet.
Aldri bekymre deg for AI-svindel igjen. TruthScan Kan hjelpe deg:
- Oppdage AI generert bilder, tekst, tale og video.
- Unngå stor AI-drevet svindel.
- Beskytt dine mest følsom virksomhetens eiendeler.
Den FTCs 2024 Consumer Sentinel Network Data Book rapporterte at svindel i helsevesenet er en av de ti vanligste typene svindel i USA.
I 2024 var telefonsamtaler den nest vanligste kontaktmetoden i svindelforsøk, med et median individuelt tap på $1500.
Slik fungerer telefonsvindel i helsevesenet
En svindler samler inn personopplysningene dine (f.eks. navn, adresse, fødselsdato, personnummer) fra et datainnbrudd og fra det mørke nettet.
Spoofing-teknologi brukes for å få samtalen til å komme fra en helsearbeider du kjenner igjen. Det er derfor sannsynlig at du tar kontakt med dem.
Når du er på tråden, bruker de en av følgende taktikker:
- De hevder at Medicare-kortet ditt er i ferd med å utløpe, og at de trenger opplysningene dine for å holde forsikringsordningen i gang
- For å skape et presserende behov for helsefordelene dine kreves umiddelbar verifisering
- Å gi attraktive tilbud om gratis medisinsk utstyr, bedre forsikring eller offentlige refusjoner i bytte mot forsikringsopplysningene dine
- utgir seg for å være noen andre, f.eks. representanter for Medicare, sykehusets faktureringspersonell eller forsikringstakere, for å spørre deg direkte om detaljer
Nesten alltid er deres primære taktikk å presse deg til å handle i deres interesse i løpet av noen timer før det er tid til å tenke over samtalen.
Du ender opp med å dele Medicare-nummeret ditt eller kredittkortopplysninger som blir brukt til svindel.
Vanlige tegn på svindelanrop
Svindlere som retter seg mot ofre i helsevesenet, er dyktige til å få samtalene til å virke legitime. Det er imidlertid bare et begrenset antall måter de kan spille på.
Uventede telefonnumre
Telefonnummeret på skjermen din er manipulert ved hjelp av nummerforfalskning. Det er en teknikk der anroper-ID-en endres slik at den viser et kjent nummer som ligner på et som tilhører en legitim helseinstitusjon.
Personer med aktive forsikringsplaner eller ubehandlede legeregninger får allerede telefoner fra faktureringsavdelingene hos leverandørene sine. Et forfalsket nummer som samsvarer med sykehusets nummer, vil sannsynligvis bli besvart.
I tillegg kan en svindler introdusere nabospoofing, det vil si å vise et nummer med samme retningsnummer for å få folk til å tro at samtalen er lokal.
Helserelaterte samtaler fra forsikringsselskaper begynner med verifisert skriftlig korrespondanse før de eskalerer til telefonkontakt. Vær derfor alltid forsiktig når du blir oppringt for å be om person- eller forsikringsopplysninger.
Truende eller presserende tone
Når svindleren har deg i røret, vil de hindre deg i å tenke klart ved å skape så mye hastverk som mulig. Ofte kan tonen også bli truende.
Hvis du får beskjed om at trygdeytelsene dine er i ferd med å bli inndratt, er det naturlig at du blir engstelig.
Situasjonene er utformet slik at du blir presset til å handle før du rekker å tenke deg om og ta en informert beslutning.
Forespørsler om sensitiv informasjon
Alle svindeltelefoner innen helsevesenet er ute etter å få tak i personopplysninger som kan brukes til å svindle og tappe deg for trygdeytelser.
Alle som ringer gjentatte ganger og ber om spesifikke datapunkter, driver sannsynligvis med svindel.
De vil ha ett eller flere av følgende:
- Medicare-nummer
- Personnummer
- Forsikrings-ID
- Bankopplysningene dine
De vil bruke lett tilgjengelig informasjon for å etablere troverdighet i starten av samtalen, og deretter be om sensitiv informasjon som et naturlig neste steg i en legitim prosess.
Legitime helseprosesser ber deg imidlertid aldri om sensitiv informasjon.
For å beskytte deg mot å bli presset inn i en svindelsamtale før du selv er klar over det, kan du bruke en TruthScans AI-detektor i sanntid.
TruthScan analyserer innkommende anrop mot databaser med kjente svindelnummer. Det vil flagge falske innringere før du tar telefonen.
Eksempler på telefonsvindel i helsevesenet i virkeligheten
Nylig ble noen Blue Cross and Blue Shield-medlemmer i flere stater utsatt for telefonsvindlere.
Svindlerne brukte spoofing-teknologi for å få det til å se ut som om de ringte fra BCBS“ nasjonale kundeservicenummer ”Call Blue" (888-630-2583).
Dette nummeret brukes av organisasjonen utelukkende til å motta innkommende anrop fra medlemmer, ikke til å initiere utgående kontakt.
Den BCBS Association utstedte formelt offentlige advarsler etter å ha mottatt en betydelig mengde medlemsklager.
I 2019 ble Justisdepartementet siktet 35 personer med $2,1 milliarder i falske Medicare-krav for medisinsk unødvendige gentester. Svindelen foregikk gjennom et nettverk av pasientrekrutterere som ringte Medicare-mottakere.
Svindlerne utnyttet folks frykt for kreftrisiko til å overbevise dem om å gå med på en “gratis” kinnpinneprøve. De innsamlede Medicare-numrene ble gitt videre til leger som bestilte tester for pasienter de aldri hadde undersøkt.
Laboratoriene fakturerte Medicare for disse testene, samtidig som de betalte returprovisjoner gjennom kjeden. Mange mottakere fikk ikke svar på prøvene i det hele tatt.
Bruk av kunstig intelligens til å oppdage svindelanrop
Det finnes mange AI-løsninger som har blitt trent opp på datasett med både legitime og falske samtaler for å kunne avgjøre om en innkommende samtale samsvarer med kjente svindelsignaturer.
Slike verktøy, der TruthScan er ett av dem, analyserer også samtalen i sanntid. Det inkluderer tonen til den som snakker, formuleringen, hensikten med talen, forespørsler om sensitive data osv.
Systemet gjenkjenner slike “bedragerske hensikter” i samtaler for å utløse direkte advarsler mens du er i samtalen, noe som forhindrer uønsket deling av data.
Enkelte AI-modeller kjører også stemmebiometri, det vil si at de vurderer de akustiske egenskapene til stemmen du hører i samtalen (tonehøyde, kadens, mikrovariasjoner i talen osv.) for å skille mellom en ekte innringer og en syntetisk stemme.
TruthScans motor for deepfake-deteksjon er svært god til å identifisere artefakter som oppstår under stemmesyntese.
Forebygging av telefonsvindel i helsevesenet
Svindel i helsevesenet forbruker mellom 3-15% av de totale helseutgiftene, Dette er et tap i milliardklassen. Som organisasjon har du et juridisk ansvar for å forhindre at pasientene du betjener, blir svindlet ved å beskytte dataene deres.
Alle helseorganisasjoner må overholde STIR/SHAKEN, et obligatorisk rammeverk for autentisering av anroper-ID for å validere telefonsamtaler og forhindre at de blir forfalsket.
Du må også etablere strenge retningslinjer for utgående samtaler som inkluderer faste tilbakeringingsnumre og konsekvente ringetider.
Svindlere bruker en eller annen form for offentlig tilgjengelig informasjon, for eksempel navn på ansatte, delvis pasientinformasjon osv. for å oppnå tillit hos naive mottakere av samtalen. Sørg for at du begrenser tilgjengeligheten av alle former for pasientopplysninger på Internett som kan brukes til sosial manipulering.
Organisasjoner må også standardisere pasientinteraksjonene og gjøre det klart for pasientene at ingen legitim arbeidsflyt noensinne vil kreve at de deler sensitiv informasjon over en samtale.
Du bør heller ikke glemme TruthScans Real-time AI Voice Detector, som beskytter organisasjonen din mot lydforfalskninger og stemmekloningsangrep.
Integrering av AI-deteksjon i telefonsystemer
TruthScan gir sanntids stemmeautentisering til alle dine direkte kommunikasjonskanaler, og integrasjonen er også ganske enkel.
Vi tilbyr en REST API for en AI-stemmedetektor som er klar til bruk som kan integreres i den eksisterende infrastrukturen og arbeidsflyten for autentisering i kundesenteret.
API-et støtter strømming i sanntid for direktesamtaler samt batchbehandling for innspilte interaksjoner. Det inkluderer også webhook-varsler som utløser varsler om pasientsvindel når mistenkelig aktivitet oppdages.
Poenget er at du kan integrere AI-deteksjon når som helst i kommunikasjonens livssyklus.
Slik beskytter TruthScan mot telefonsvindel i helsevesenet
TruthScan har et AI-system for deteksjon av stemmekloner som analyserer de akustiske egenskapene til en syntetisk stemme som ElevenLabs, Murf, Speechify, Descript og lignende stemmesynteseverktøy skaper.
Den fanger opp overbevisende klonede stemmer som ellers ville fremstått som autentiske i en helsesamtale.
Den har en innebygd høyttalerverifisering som bekrefter at innringeren samsvarer med en kjent stemmeprofil. Helseorganisasjoner kan dermed validere at en innringer som utgir seg for å være en lege eller forsikringstaker, faktisk er den rette personen.
Alt dette skjer i sanntid under selve interaksjonen. Live-lyden i telefonsamtaler, videokonferanser, strømmekommunikasjon og alle andre lydkanaler du bruker, er alltid beskyttet.
Vi snakker om alle lydformater, enten det er MP3, WAV, FLAC, AAC, OGG, M4A eller videoformater som MP4, MOV, AVI, MKV, M4V og WebM.
Prøv TruthScans AI Voice Detector selv og sjekk nøyaktigheten.
Snakk med TruthScan om å sikre organisasjonen din mot telefonsvindel
Du kan beskytte organisasjonen din mot telefonsvindel i helsevesenet ved å sikre kommunikasjonskanalene dine.
TruthScan tilbyr stemmeautentisering i bedriftsklassen for å identifisere AI-genererte tale- og stemmekloningsforsøk som potensielt kan føre til tap av millioner av kroner.
TruthScan leverer også en serie med AI-drevne verifiseringsverktøy som består av
- En AI-tekstdetektor
- AI-bildedetektor
- Deepfake-detektor for multimedieinnhold
Verktøyene som brukes sammen, gir en integrert tilnærming til forebygging av medisinsk svindel, siden mange svindlere kombinerer tale, tekst og visuelle elementer for å etablere sin troverdighet.
Hvis du er interessert i pålitelig forebygging mot svindel i helsevesenet, kan du kontakte TruthScans salgsteam for en tilpasset konsultasjon i dag!