Oszustwa ubezpieczeniowe wkraczaj\u0105 w now\u0105 er\u0119 nap\u0119dzan\u0105 przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Wyrafinowane pier\u015bcienie oszust\u00f3w i samotni oszu\u015bci wykorzystuj\u0105 generatywne narz\u0119dzia sztucznej inteligencji do tworzenia fa\u0142szywych roszcze\u0144, syntetycznych to\u017csamo\u015bci, g\u0142\u0119boko sfa\u0142szowanych dowod\u00f3w i bardzo przekonuj\u0105cych oszustw polegaj\u0105cych na podszywaniu si\u0119 pod inne osoby. Niniejsza bia\u0142a ksi\u0119ga analizuje najnowsze trendy 2025 w oszustwach ubezpieczeniowych opartych na sztucznej inteligencji - od roszcze\u0144 i dokument\u00f3w generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 po oszustwa g\u0142osowe - i nakre\u015bla, w jaki spos\u00f3b ubezpieczyciele mog\u0105 reagowa\u0107. Przedstawiamy najnowsze dane, rzeczywiste przypadki i strategiczne spostrze\u017cenia dla ubezpieczycieli, \u015bledczych ds. oszustw, zespo\u0142\u00f3w ds. cyberbezpiecze\u0144stwa, kierownik\u00f3w ds. roszcze\u0144 i lider\u00f3w C-suite, kt\u00f3rzy musz\u0105 zrozumie\u0107 ten szybko zmieniaj\u0105cy si\u0119 krajobraz zagro\u017ce\u0144.<\/p>\n
Skala zagro\u017cenia:<\/strong> Ro\u015bnie liczba oszustw umo\u017cliwianych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Raport ksi\u0119gowo\u015bci s\u0105dowej z 2025 r. wykaza\u0142, \u017ce Oszustwa oparte na sztucznej inteligencji stanowi\u0105 obecnie ponad po\u0142ow\u0119 wszystkich cyfrowych oszustw finansowych.<\/strong>[1]<\/a>. W szczeg\u00f3lno\u015bci w ubezpieczeniach firma Pindrop zajmuj\u0105ca si\u0119 bezpiecze\u0144stwem g\u0142osowym zaobserwowa\u0142a 475% wzrost liczby syntetycznych atak\u00f3w g\u0142osowych na firmy ubezpieczeniowe w 2024 r.<\/strong>przyczyniaj\u0105c si\u0119 do wzrostu og\u00f3lnej liczby pr\u00f3b oszustw ubezpieczeniowych o 19% rok do roku[2]<\/a>. Ubezpieczyciele musz\u0105 stawi\u0107 czo\u0142a mniej wi\u0119cej 20 razy wi\u0119ksze nara\u017cenie na oszustwa ni\u017c w przypadku bank\u00f3w<\/em>cz\u0119\u015bciowo ze wzgl\u0119du na du\u017c\u0105 zale\u017cno\u015b\u0107 od dokument\u00f3w, obraz\u00f3w i weryfikacji g\u0142osowych w roszczeniach[3]<\/a>. Poni\u017cszy rysunek 1 ilustruje gwa\u0142towny wzrost liczby incydent\u00f3w zwi\u0105zanych z oszustwami ubezpieczeniowymi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w latach 2022-2025, poniewa\u017c wiele raport\u00f3w bran\u017cowych wskazuje na trzy- lub czterocyfrowe wzrosty procentowe rok do roku w wykrytym zaanga\u017cowaniu sztucznej inteligencji w oszustwa.<\/p>\n Rysunek 1: Gwa\u0142towny wzrost liczby przypadk\u00f3w oszustw ubezpieczeniowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (indeksowany wzrost w latach 2022-2025). Dane bran\u017cowe wskazuj\u0105 na gwa\u0142towny wzrost ilo\u015bci tre\u015bci generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w nieuczciwych roszczeniach, zw\u0142aszcza od 2023 roku.<\/em>[4]<\/a>[2]<\/a><\/p>\n Jednym z najbardziej rozpowszechnionych trend\u00f3w jest wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia oprogramowania. ca\u0142kowicie sfabrykowane roszczenia ubezpieczeniowe<\/strong>. Dzi\u0119ki zaawansowanym generatorom tekstu sztucznej inteligencji oszu\u015bci mog\u0105 tworzy\u0107 realistyczne opisy zdarze\u0144, raporty medyczne lub zeznania policyjne za jednym klikni\u0119ciem przycisku. Te pisane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 narracje cz\u0119sto s\u0105 odczytywane jako dopracowane i wiarygodne, co utrudnia rzeczoznawcom wykrycie niesp\u00f3jno\u015bci. Przyk\u0142adowo, oszu\u015bci wykorzystuj\u0105 ChatGPT do sporz\u0105dzania szczeg\u00f3\u0142owych opis\u00f3w wypadk\u00f3w lub raport\u00f3w o obra\u017ceniach, kt\u00f3re brzmi\u0105 profesjonalnie i przekonuj\u0105co - zadanie, kt\u00f3re kiedy\u015b wymaga\u0142o znacznego wysi\u0142ku i umiej\u0119tno\u015bci pisarskich.<\/p>\n Bardziej niepokoj\u0105ce jest to, \u017ce przest\u0119pcy \u0142\u0105cz\u0105 teraz te fa\u0142szywe narracje z Dowody generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong>. Modele generowania obrazu (takie jak Midjourney lub DALL-E) i narz\u0119dzia do edycji mog\u0105 tworzy\u0107 fotorealistyczne zdj\u0119cia uszkodze\u0144 i obra\u017ce\u0144. Wed\u0142ug raport\u00f3w bran\u017cowych, niekt\u00f3rzy kierowcy zacz\u0119li Przesy\u0142anie obraz\u00f3w wygenerowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w celu wyolbrzymienia uszkodze\u0144 pojazdu w roszczeniach samochodowych<\/strong>[5]<\/a>. Generatywna sztuczna inteligencja mo\u017ce stworzy\u0107 zdj\u0119cie rozbitego samochodu lub zalanego domu, kt\u00f3ry w rzeczywisto\u015bci nigdy nie istnia\u0142. Te obrazy s\u0105 cz\u0119sto bardziej realistyczne ni\u017c to, co mo\u017cna by\u0142o osi\u0105gn\u0105\u0107 starszymi technikami Photoshopa<\/strong>[6]<\/a>przez co s\u0105 trudne do wykrycia go\u0142ym okiem. W kwietniu 2025 r. firma Zurich Insurance odnotowa\u0142a wzrost liczby roszcze\u0144 zwi\u0105zanych z sfa\u0142szowane faktury, sfabrykowane kosztorysy napraw i cyfrowo zmienione zdj\u0119cia<\/strong>w tym przypadki, w kt\u00f3rych Numery rejestracyjne pojazd\u00f3w zosta\u0142y wstawione przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do obraz\u00f3w uszkodzonych samochod\u00f3w.<\/strong>[7]<\/a>[8]<\/a>. Takie fa\u0142szywe dowody, w po\u0142\u0105czeniu z dobrze przygotowanym formularzem roszczenia napisanym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, mog\u0105 omin\u0105\u0107 r\u0119czn\u0105 weryfikacj\u0119.<\/p>\n Uderzaj\u0105cy przypadek w Wielkiej Brytanii dotyczy\u0142 oszust\u00f3w bior\u0105cych zdj\u0119cie furgonetki handlarza w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych i u\u017cycie sztucznej inteligencji do dodania p\u0119kni\u0119tego zderzaka<\/strong>a nast\u0119pnie przed\u0142o\u017cy\u0142 j\u0105 wraz z fa\u0142szyw\u0105 faktur\u0105 za napraw\u0119 na kwot\u0119 1000 funt\u00f3w w ramach fa\u0142szywego roszczenia z tytu\u0142u kolizji.[9]<\/a>. Oszustwo zosta\u0142o odkryte dopiero wtedy, gdy \u015bledczy zauwa\u017cyli ten sam<\/em> zdj\u0119cie vana (przed uszkodzeniem) na stronie w\u0142a\u015bciciela na Facebooku[10]<\/a>. Ilustruje to szersze zjawisko: ubezpieczyciele zg\u0142aszaj\u0105 300% skok w edycji \"p\u0142ytkich podr\u00f3bek\" obraz\u00f3w<\/strong> (proste manipulacje cyfrowe w celu dodania uszkodze\u0144 lub zmiany szczeg\u00f3\u0142\u00f3w) w ci\u0105gu zaledwie jednego roku (2021-2022 vs 2022-2023).[4]<\/a>. Allianz UK ostrzeg\u0142 w 2024 r., \u017ce cyfrowe zniekszta\u0142cenia zdj\u0119\u0107 i fa\u0142szywe dokumenty maj\u0105 \"wszystkie oznaki stania si\u0119 najnowszym wielkim oszustwem, kt\u00f3re uderzy\u0142o w bran\u017c\u0119\"[4]<\/a>. Szef dzia\u0142u odszkodowa\u0144 Zurich r\u00f3wnie\u017c zauwa\u017cy\u0142, \u017ce to, co kiedy\u015b wymaga\u0142o zainscenizowania fizycznego wypadku samochodowego, teraz mo\u017ce by\u0107 wykonane w ca\u0142o\u015bci za pomoc\u0105 komputera<\/strong> - oszu\u015bci mog\u0105 \"utworzy\u0107 fa\u0142szywe roszczenie zza klawiatury i wy\u0142udzi\u0107 znaczne kwoty\" za pomoc\u0105 fa\u0142szywych zdj\u0119\u0107 i raport\u00f3w o ca\u0142kowitej utracie.[11]<\/a>[12]<\/a>. Ta zmiana nie tylko zwi\u0119ksza liczb\u0119 fa\u0142szywych roszcze\u0144, ale tak\u017ce obni\u017ca barier\u0119 wej\u015bcia dla potencjalnych oszust\u00f3w.<\/p>\n Poza samochodami, roszczenia maj\u0105tkowe i wypadkowe<\/strong> obserwuj\u0105 inflacj\u0119 strat wspomagan\u0105 przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Istniej\u0105 doniesienia o fa\u0142szywych zdj\u0119ciach do ubezpieczenia podr\u00f3\u017cnego (np. \"uszkodzenie\" baga\u017cu lub zainscenizowane sceny kradzie\u017cy) i generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 paragonach za drogie przedmioty, kt\u00f3re nigdy nie zosta\u0142y zakupione. Roszczenia dotycz\u0105ce \u017cycia i zdrowia<\/strong> r\u00f3wnie\u017c nie s\u0105 odporni - oszu\u015bci wygenerowali fa\u0142szywe rachunki medyczne i akty zgonu<\/strong> przy u\u017cyciu sztucznej inteligencji do fa\u0142szowania dokument\u00f3w. W rzeczywisto\u015bci Zurych zauwa\u017cy\u0142, \u017ce technologia deepfake jest wykorzystywana do tworzenia ca\u0142kowicie fikcyjne oceny in\u017cynier\u00f3w i raporty medyczne<\/strong> w pakietach roszcze\u0144[11]<\/a>. Te generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 dokumenty, cz\u0119sto z realistycznymi logo i podpisami, mog\u0105 by\u0107 nie do odr\u00f3\u017cnienia od prawdziwych dokument\u00f3w. Pojawiaj\u0105cym si\u0119 problemem dla ubezpieczycieli na \u017cycie jest Fa\u0142szowanie nekrolog\u00f3w i akt\u00f3w zgonu<\/em>Przest\u0119pcy mog\u0105 wykorzystywa\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do tworzenia fa\u0142szywych nekrolog\u00f3w lub list\u00f3w lekarskich w celu poparcia wniosku o \u015bmier\u0107 osoby, kt\u00f3ra w rzeczywisto\u015bci nadal \u017cyje (lub kt\u00f3ra nigdy nie istnia\u0142a, o czym mowa poni\u017cej).<\/p>\n By\u0107 mo\u017ce najbardziej podst\u0119pn\u0105 zmian\u0105 jest oszustwo zwi\u0105zane z to\u017csamo\u015bci\u0105 syntetyczn\u0105<\/strong> w ubezpieczeniach. Oszustwa zwi\u0105zane z to\u017csamo\u015bci\u0105 syntetyczn\u0105 polegaj\u0105 na tworzeniu fikcyjnej osoby lub podmiotu poprzez \u0142\u0105czenie prawdziwych danych (skradzionych numer\u00f3w ubezpieczenia spo\u0142ecznego, adres\u00f3w itp.) ze sfabrykowanymi szczeg\u00f3\u0142ami (fa\u0142szywe nazwiska, fa\u0142szywe dokumenty to\u017csamo\u015bci). Post\u0119py w dziedzinie sztucznej inteligencji sprawi\u0142y, \u017ce generowanie fa\u0142szywych danych sta\u0142o si\u0119 banalnie proste. realistyczne profile osobiste - w tym zdj\u0119cia i identyfikatory - os\u00f3b, kt\u00f3re nie istniej\u0105<\/strong>[13]<\/a>[14]<\/a>. Oszu\u015bci mog\u0105 teraz algorytmicznie stworzy\u0107 ca\u0142kowicie fa\u0142szywego klienta, zakupi\u0107 polis\u0119 w jego imieniu, a nast\u0119pnie wystawi\u0107 roszczenia lub \u015bwiadczenia z polisy dla tej fa\u0142szywej to\u017csamo\u015bci.<\/p>\n W sektorze ubezpiecze\u0144 na \u017cycie syntetyczne systemy to\u017csamo\u015bci poszybowa\u0142 w g\u00f3r\u0119<\/em>. Badania bran\u017cowe w 2025 r. szacuj\u0105 koszty oszustw zwi\u0105zanych z syntetyczn\u0105 to\u017csamo\u015bci\u0105 ponad $30 miliard\u00f3w rocznie<\/strong>stanowi\u0105c a\u017c 80-85% wszystkich przypadk\u00f3w oszustw zwi\u0105zanych z to\u017csamo\u015bci\u0105<\/strong> w us\u0142ugach finansowych[15]<\/a>[16]<\/a>. Szczeg\u00f3lnie mocno ucierpieli ubezpieczyciele na \u017cycie: oszu\u015bci znani s\u0105 z tego, \u017ce zabezpieczy\u0107 polisy ubezpieczeniowe na \u017cycie dla fikcyjnej osoby, a nast\u0119pnie \"zabi\u0107\" t\u0119 osob\u0119 na papierze, aby odebra\u0107 \u015bwiadczenie z tytu\u0142u \u015bmierci.<\/strong>[17]<\/a>. Przyk\u0142adowo, oszust mo\u017ce stworzy\u0107 syntetycznego klienta \"John Doe\", op\u0142aca\u0107 sk\u0142adki przez rok, a nast\u0119pnie z\u0142o\u017cy\u0107 wniosek z fa\u0142szywym aktem zgonu i nekrologiem dotycz\u0105cym przedwczesnej \u015bmierci Johna Doe. Poniewa\u017c to\u017csamo\u015b\u0107 zosta\u0142a starannie zbudowana (historia kredytowa, rejestry publiczne itp.), roszczenie z tytu\u0142u \u015bmierci mo\u017ce wydawa\u0107 si\u0119 uzasadnione - dop\u00f3ki nie mo\u017cna znale\u017a\u0107 prawdziwego cia\u0142a lub prawdziwych krewnych. Zanim oszustwo zostanie wykryte, sprawcy ju\u017c dawno znikn\u0119li wraz z wyp\u0142at\u0105.<\/p>\n Syntetyczne schematy to\u017csamo\u015bci r\u00f3wnie\u017c s\u0105 plag\u0105 ubezpieczenie zdrowotne i ubezpieczenie samochodu<\/strong>. Kr\u0119gi przest\u0119pcze tworz\u0105 to\u017csamo\u015bci \"Frankensteina\" poprzez korzystanie z numer\u00f3w ubezpieczenia spo\u0142ecznego dzieci lub os\u00f3b starszych (kt\u00f3re nie maj\u0105 historii kredytowej) w po\u0142\u0105czeniu z wygenerowanymi przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 nazwiskami i prawami jazdy<\/strong>[15]<\/a>. Nast\u0119pnie kupuj\u0105 polisy zdrowotne lub polisy samochodowe dla tych fa\u0142szywych os\u00f3b, a wkr\u00f3tce potem zg\u0142aszaj\u0105 du\u017ce roszczenia<\/strong>. Jednym z wariant\u00f3w jest tworzenie syndykat\u00f3w fa\u0142szywe firmy (firmy fasadowe)<\/strong> - na przyk\u0142ad fikcyjna firma transportowa - i wykupienie dla niej ubezpieczenia komercyjnego, tylko po to, aby p\u00f3\u017aniej dochodzi\u0107 roszcze\u0144 z tytu\u0142u zainscenizowanych wypadk\u00f3w lub pozorowanych obra\u017ce\u0144 pracownik\u00f3w.[18]<\/a>[19]<\/a>. Poniewa\u017c firma istnieje tylko na papierze (z wygenerowanymi przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 rejestracjami biznesowymi i identyfikatorami podatkowymi), to \"Oszustwa syntetyczne oparte na podmiotach<\/strong> cz\u0119sto nie s\u0105 ujawniane a\u017c do momentu wyp\u0142aty odszkodowania[18]<\/a>[20]<\/a>.<\/p>\n Dlaczego syntetyczne to\u017csamo\u015bci s\u0105 tak skuteczne? Po pierwsze, cz\u0119sto przechodz\u0105 przez zautomatyzowane kontrole weryfikacji to\u017csamo\u015bci. Biura kredytowe i systemy KYC mog\u0105 znale\u017a\u0107 brak czerwonych flag<\/strong> poniewa\u017c to\u017csamo\u015b\u0107 zawiera prawdziwe, prawid\u0142owe dane (np. prawdziwy numer SSN z czyst\u0105 kartotek\u0105)[21]<\/a>. Tymczasem generowane przez SI zdj\u0119cia profilowe i skany dokument\u00f3w to\u017csamo\u015bci mog\u0105 wygl\u0105da\u0107 ca\u0142kowicie autentycznie - dzisiejsza sztuczna inteligencja mo\u017ce stworzy\u0107 ludzk\u0105 twarz, kt\u00f3r\u0105 nawet zaawansowane rozpoznawanie twarzy mo\u017ce zaakceptowa\u0107 jako prawdziw\u0105. Rezultat: wi\u0119kszo\u015b\u0107 zautomatyzowanych system\u00f3w rozpoznaje te profile jako legalne<\/strong> a oszustwa s\u0105 wychwytywane (je\u015bli w og\u00f3le) dopiero po du\u017cych stratach[22]<\/a>.<\/p>\n Wp\u0142yw na rzeczywisto\u015b\u0107:<\/strong> RGA informuje, \u017ce oszustwa zwi\u0105zane z syntetyczn\u0105 to\u017csamo\u015bci\u0105 w ubezpieczeniach na \u017cycie kosztuj\u0105 obecnie bran\u017c\u0119 oko\u0142o $30B rocznie<\/strong> i wzros\u0142a o prawie 400% od 2020 r.[15]<\/a>[16]<\/a>. Ameryka\u0144ska Federalna Komisja Handlu szacuje, \u017ce syntetyczne identyfikatory stanowi\u0105 zdecydowan\u0105 wi\u0119kszo\u015b\u0107 incydent\u00f3w zwi\u0105zanych z fa\u0142szowaniem to\u017csamo\u015bci[16]<\/a>. Straty te ostatecznie uderzaj\u0105 w portfele uczciwych ubezpieczaj\u0105cych - szacuje si\u0119, \u017ce ka\u017cda rodzina p\u0142aci co roku dodatkowe sk\u0142adki z powodu wi\u0119kszego obci\u0105\u017cenia ubezpieczycieli oszustwami[15]<\/a>. Ubezpieczyciele reaguj\u0105, wzmacniaj\u0105c weryfikacj\u0119 przy wprowadzaniu na pok\u0142ad i roszczeniach: wdra\u017canie kontroli baz danych pod k\u0105tem powi\u0105zania to\u017csamo\u015bci, monitorowanie wielu polis pod tym samym adresem, a nawet przeprowadzanie test\u00f3w \"\u017cywotno\u015bci\" (sprawdzanie wideo selfie, aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce wnioskodawca jest prawdziw\u0105 osob\u0105, a nie tylko obrazem sztucznej inteligencji).[23]<\/a>[24]<\/a>. Ale jak zobaczymy, oszu\u015bci kontratakuj\u0105 za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji na kolejnej arenie: g\u0142\u0119bokich fa\u0142szywych g\u0142osach i filmach.<\/p>\n Generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 Podr\u00f3bki audio i wideo<\/strong> nadaj\u0105 oszustwom ubezpieczeniowym nowy, niepokoj\u0105cy wymiar. W latach 2023 i 2024 dosz\u0142o do kilku incydent\u00f3w, w kt\u00f3rych przest\u0119pcy wykorzystali klonowanie g\u0142osu<\/strong> do podszywania si\u0119 pod osoby fizyczne przez telefon - taktyka pierwotnie stosowana w oszustwach bankowych (takich jak nies\u0142awny telefon prezesa deepfake, kt\u00f3ry ukrad\u0142 $35 milion\u00f3w w 2020 roku), ale teraz rozprzestrzenia si\u0119 na ubezpieczenia. Oszu\u015bci klonuj\u0105 g\u0142osy ubezpieczaj\u0105cych, lekarzy lub likwidator\u00f3w szk\u00f3d i wykorzystuj\u0105 je w oszustwach socjotechnicznych. Analiza Pindrop z 2024 r. ostrzega, \u017ce \"deepfakes, syntetyczna technologia g\u0142osowa i oszustwa oparte na sztucznej inteligencji zmieniaj\u0105 krajobraz oszustw\"<\/strong>z oszustwem g\u0142osowym Skalowanie w bezprecedensowym tempie<\/strong>[25]<\/a>. Okaza\u0142o si\u0119, \u017ce call center ubezpieczeniowe by\u0142y bombardowane przez zagranicznych z\u0142ych aktor\u00f3w u\u017cywaj\u0105cych podr\u00f3bek g\u0142osu: na przyk\u0142ad, po\u0142\u0105czenia przychodz\u0105ce podawa\u0142y skradziony numer SSN i dane osobowe prawdziwego ubezpieczaj\u0105cego, a je\u015bli agent odebra\u0142, to sklonowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 g\u0142os dzwoni\u0105cego m\u00f3g\u0142 oszuka\u0107 agenta dzi\u0119ki uwierzytelnianiu opartemu na wiedzy<\/strong> i za\u017c\u0105da\u0107 oszuka\u0144czej wyp\u0142aty[26]<\/a>. W przypadku jednego z ubezpieczycieli z zachodniego wybrze\u017ca atakuj\u0105cy wielokrotnie wykorzystywali t\u0119 metod\u0119, pr\u00f3buj\u0105c przej\u0105\u0107 konta i przekierowa\u0107 wyp\u0142aty, wykorzystuj\u0105c fakt, \u017ce weryfikacja to\u017csamo\u015bci w call center opiera\u0142a si\u0119 na g\u0142osie i danych osobowych, kt\u00f3re mo\u017cna sfa\u0142szowa\u0107[26]<\/a>.<\/p>\n Podszywanie si\u0119 pod g\u0142os by\u0142o r\u00f3wnie\u017c wykorzystywane po stronie konsument\u00f3w: Oszu\u015bci dzwonili do ofiar wypadk\u00f3w lub beneficjent\u00f3w, podczas gdy Podszywanie si\u0119 pod przedstawicieli ubezpieczeniowych<\/strong>wykorzystuj\u0105c g\u0142osy sztucznej inteligencji, aby brzmie\u0107 oficjalnie, w celu wy\u0142udzenia poufnych informacji lub nawet p\u0142atno\u015bci. I odwrotnie, oszust mo\u017ce podszywa\u0107 si\u0119 pod klienta na infolinii reklamacyjnej, aby z\u0142o\u017cy\u0107 wniosek przez telefon, u\u017cywaj\u0105c fa\u0142szywego g\u0142osu, kt\u00f3ry pasuje do p\u0142ci\/wieku klienta<\/strong>omijaj\u0105c w ten spos\u00f3b kontrole biometryczne g\u0142osu. Najnowsze statystyki dotycz\u0105ce oszustw s\u0105 otrze\u017awiaj\u0105ce: eksperci bran\u017cowi przewiduj\u0105, \u017ce 162% Wzrost liczby atak\u00f3w typu deepfake na ubezpieczycieli<\/strong> w nadchodz\u0105cym roku[27]<\/a>a Pindrop zarejestrowa\u0142 475% wzrost liczby syntetycznych atak\u00f3w g\u0142osowych w 2024 r.<\/strong> jak wspomniano wcze\u015bniej[2]<\/a>. Ataki te szybko wyprzedzaj\u0105 bardziej tradycyjne wektory oszustw cybernetycznych.<\/p>\n Poza rozmowami telefonicznymi, Podr\u00f3bki wideo<\/strong> pojawiaj\u0105 si\u0119 w procesie likwidacji szk\u00f3d. Wielu ubezpieczycieli przyj\u0119\u0142o wirtualne inspekcje szk\u00f3d i wideokonferencje (przyspieszone przez pandemi\u0119), aby zdalnie weryfikowa\u0107 straty lub przes\u0142uchiwa\u0107 wnioskodawc\u00f3w. Teraz oszu\u015bci s\u0105 wykorzystuj\u0105c awatary AI i fa\u0142szywe filmy wideo, aby oszuka\u0107 te weryfikacje<\/strong>. Pojawi\u0142y si\u0119 doniesienia o wnioskodawcach korzystaj\u0105cych z Awatary generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w rozmowach wideo na \u017cywo<\/strong> z regulatorami, w celu maskowania si\u0119 jako kto\u015b inny lub ukrywania oznak niesp\u00f3jno\u015bci[28]<\/a>. Na przyk\u0142ad pier\u015bcie\u0144 oszust\u00f3w mo\u017ce wykorzystywa\u0107 deepfake Wideo \"na \u017cywo\" rzekomego powoda pokazuj\u0105cego swoje uszkodzenia za pomoc\u0105 smartfona<\/strong>gdy w rzeczywisto\u015bci osoba w kamerze jest kompozytem zsyntetyzowanym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 lub wynaj\u0119tym aktorem nosz\u0105cym filtry zmieniaj\u0105ce twarz. Jednym ze spekulatywnych, ale prawdopodobnych scenariuszy jest u\u017cycie g\u0142\u0119bokiej podr\u00f3bki zmar\u0142y<\/em> osoba: W przypadku oszustwa zwi\u0105zanego z rent\u0105 do\u017cywotni\u0105 lub ubezpieczeniem na \u017cycie, cz\u0142onek rodziny mo\u017ce wykorzysta\u0107 fa\u0142szywe nagranie wideo niedawno zmar\u0142ego podczas rutynowej rozmowy potwierdzaj\u0105cej \u017cycie, aby nadal otrzymywa\u0107 wyp\u0142aty[29]<\/a>. Chocia\u017c \u017caden g\u0142o\u015bny przypadek tego rodzaju nie zosta\u0142 jeszcze nag\u0142o\u015bniony, ubezpieczyciele przygotowuj\u0105 si\u0119 na to. Organy regulacyjne r\u00f3wnie\u017c zwracaj\u0105 na to uwag\u0119<\/strong> - W Stanach Zjednoczonych i Europie trwaj\u0105 dyskusje na temat zaklasyfikowania fa\u0142szerstw jako kradzie\u017cy to\u017csamo\u015bci i aktualizacji wytycznych dotycz\u0105cych weryfikacji dowod\u00f3w w ubezpieczeniach.[30]<\/a>.<\/p>\n Wykrywanie deepfake'\u00f3w wideo i audio jest bardzo trudne bez narz\u0119dzi technicznych. Ludzcy korektorzy nie s\u0105 przeszkoleni do rozpoznawania subtelnych problem\u00f3w z synchronizacj\u0105 warg lub dziwactw akustycznych. Jednak w niekt\u00f3rych przypadkach pojawi\u0142y si\u0119 czerwone flagi: na przyk\u0142ad nienaturalne mruganie lub mimika twarzy na wideo lub artefakty d\u017awi\u0119kowe w tle podczas rozmowy, kt\u00f3re zwr\u00f3ci\u0142y uwag\u0119 \u015bledczych. Og\u00f3lnie jednak, Fa\u0142szywe oszustwa ubezpieczeniowe s\u0105 wci\u0105\u017c na wczesnym etapie<\/strong>a \u015bciganie pozostaje rzadko\u015bci\u0105 - do 2023 r. definicje prawne by\u0142y niejasne, a udowodnienie, \u017ce wideo zosta\u0142o wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, by\u0142o trudne bez analizy eksperckiej[31]<\/a>. Daje to oszustom poczucie bezkarno\u015bci. Wy\u015bcig zbroje\u0144 trwa: ubezpieczyciele zwracaj\u0105 si\u0119 teraz do \u015aledcza sztuczna inteligencja do walki ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105<\/strong>wdra\u017canie algorytm\u00f3w g\u0142\u0119bokiego wykrywania podr\u00f3bek w celu analizowania podejrzanych film\u00f3w klatka po klatce pod k\u0105tem oznak manipulacji[24]<\/a>. Dostawcy biometrii g\u0142osowej wprowadzaj\u0105 g\u0142\u0119bokie wykrywacze fa\u0142szywego g\u0142osu, kt\u00f3re analizuj\u0105 wzorce widmowe i kadencj\u0119 g\u0142osu pod k\u0105tem autentyczno\u015bci[32]<\/a>. Om\u00f3wimy te technologie obronne w p\u00f3\u017aniejszej sekcji.<\/p>\n Nie wszystkie oszustwa z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przechodz\u0105 przez dzia\u0142 reklamacji; niekt\u00f3re cele to klienci i pracownicy<\/em> poprzez in\u017cynieri\u0119 spo\u0142eczn\u0105. Wiadomo\u015bci phishingowe i SMS-y spreparowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/strong> sta\u0142y si\u0119 g\u0142\u00f3wnym zagro\u017ceniem w dziedzinie ubezpiecze\u0144. W tych schematach oszu\u015bci wykorzystuj\u0105 chatboty AI i narz\u0119dzia t\u0142umaczeniowe do generowania bardzo przekonuj\u0105cych wiadomo\u015bci phishingowych. Przest\u0119pcy mog\u0105 na przyk\u0142ad podszywa\u0107 si\u0119 pod mark\u0119 i styl pisania firmy ubezpieczeniowej, aby wysy\u0142a\u0107 masowe wiadomo\u015bci phishingowe do posiadaczy polis, informuj\u0105c ich, \u017ce \"konieczne jest pilne dzia\u0142anie, aby zapobiec anulowaniu polisy\" i kieruj\u0105c ich na fa\u0142szyw\u0105 stron\u0119 internetow\u0105. W przeciwie\u0144stwie do nieudolnych e-maili phishingowych z przesz\u0142o\u015bci, Sztuczna inteligencja zapewnia nienagann\u0105 gramatyk\u0119, a nawet personalizacj\u0119<\/strong>czyni\u0105c je znacznie bardziej wiarygodnymi. Widzieli\u015bmy sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 wykorzystywan\u0105 do skrobania medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych w poszukiwaniu szczeg\u00f3\u0142\u00f3w, kt\u00f3re s\u0105 wplatane w wiadomo\u015bci spear-phishingowe, takie jak odniesienie do niedawnego zakupu samochodu w fa\u0142szywym powiadomieniu o ubezpieczeniu samochodowym.<\/p>\n Innym wektorem jest Wspomagane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 podszywanie si\u0119 pod agent\u00f3w lub kierownictwo<\/strong>. Zdarza\u0142y si\u0119 przypadki, w kt\u00f3rych oszu\u015bci klonowali g\u0142os w\u0142a\u015bciciela agencji ubezpieczeniowej i zostawiali klientom wiadomo\u015bci na poczcie g\u0142osowej z pro\u015bb\u0105 o aktualizacj\u0119 informacji bankowych - w rzeczywisto\u015bci by\u0142 to g\u0142osowy atak phishingowy. Podobnie, wewn\u0119trzne oszustwa mog\u0105 wynika\u0107 z podszywania si\u0119 pod sztuczn\u0105 inteligencj\u0119: dzia\u0142 finansowy jednego z ubezpieczycieli prawie pad\u0142 ofiar\u0105, gdy oszu\u015bci wys\u0142ali fa\u0142szyw\u0105 wiadomo\u015b\u0107 audio. rzekomo od CEO<\/em> autoryzacja przelewu \u015brodk\u00f3w (wariant \"oszustwa CEO\" obecnie obj\u0119ty niekt\u00f3rymi polisami ubezpieczeniowymi od przest\u0119pczo\u015bci elektronicznej)[33]<\/a>). Wed\u0142ug Liberty Specialty Markets, tego rodzaju oszustwa zwi\u0105zane z podszywaniem si\u0119 pod sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 wzros\u0142y o 17% w 2023 roku[33]<\/a>i oczekuje si\u0119 ich dalszego wzrostu.<\/p>\n Konsumenci s\u0105 r\u00f3wnie\u017c celem oszustw w mediach syntetycznych<\/strong> zwi\u0105zane z ubezpieczeniami. Koalicja przeciwko oszustwom ubezpieczeniowym odnotowuje przypadki oszust\u00f3w podszywaj\u0105cych si\u0119 pod rzeczoznawc\u00f3w ubezpieczeniowych, kontaktuj\u0105cych si\u0119 z ofiarami wypadk\u00f3w, twierdz\u0105c, \u017ce zajmuj\u0105 si\u0119 ich roszczeniami, a nast\u0119pnie \u017c\u0105danie natychmiastowej zap\u0142aty lub poufnych danych<\/strong>[23]<\/a>. Niczego niepodejrzewaj\u0105cy klienci, z ulg\u0105 przyjmuj\u0105cy wiadomo\u015b\u0107 od rzekomego przedstawiciela, mog\u0105 si\u0119 zgodzi\u0107, zw\u0142aszcza je\u015bli dzwoni\u0105cy zna szczeg\u00f3\u0142y ich wypadku (kt\u00f3re AI mo\u017ce uzyska\u0107 z hakowania lub \u017ar\u00f3de\u0142 publicznych). \u015awiadomo\u015b\u0107 spo\u0142eczna tych taktyk jest niska, dlatego eksperci ds. zapobiegania oszustwom wzywaj\u0105 ubezpieczycieli do edukowanie posiadaczy polis w zakresie weryfikacji to\u017csamo\u015bci os\u00f3b dzwoni\u0105cych i wysy\u0142aj\u0105cych wiadomo\u015bci e-mail<\/strong>[23]<\/a>[34]<\/a>. Podobnie jak banki ostrzegaj\u0105 klient\u00f3w przed phishingiem, ubezpieczyciele w 2025 r. zaczynaj\u0105 uwzgl\u0119dnia\u0107 w swojej komunikacji ostrze\u017cenia o oszustwach typu deepfake.<\/p>\n Jednym wsp\u00f3lnym w\u0105tkiem w tych schematach wspomaganych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 jest wykorzystanie \u0142atwo dost\u0119pnych zestaw\u00f3w \"oszustwo jako us\u0142uga\"[35]<\/a>. W ciemnej sieci przest\u0119pcy mog\u0105 kupowa\u0107 lub subskrybowa\u0107 narz\u0119dzia, kt\u00f3re zapewniaj\u0105 gotowe deepfake'owe g\u0142osy, szablony fa\u0142szywych dokument\u00f3w, generatory phishingowych wiadomo\u015bci e-mail i nie tylko. Ta demokratyzacja narz\u0119dzi sztucznej inteligencji oznacza Nawet oszu\u015bci o niskich umiej\u0119tno\u015bciach mog\u0105 przeprowadza\u0107 wyrafinowane ataki.<\/strong>[35]<\/a>. Dla firm ubezpieczeniowych przek\u0142ada si\u0119 to na zalew bardziej przekonuj\u0105cych pr\u00f3b oszustw pochodz\u0105cych ze wszystkich stron - roszcze\u0144, obs\u0142ugi klienta, poczty elektronicznej, a nawet medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych. Podkre\u015bla to potrzeb\u0119 wielop\u0142aszczyznowej strategii obronnej, \u0142\u0105cz\u0105cej technologi\u0119, ludzk\u0105 czujno\u015b\u0107 i wsp\u00f3\u0142prac\u0119 mi\u0119dzybran\u017cow\u0105.<\/p>\n Zwalczanie oszustw opartych na sztucznej inteligencji wymaga Obrona oparta na sztucznej inteligencji<\/strong>. Ubezpieczyciele coraz cz\u0119\u015bciej si\u0119gaj\u0105 po zaawansowane technologie wykrywania i ulepszone procesy, aby przeciwdzia\u0142a\u0107 atakowi. Zasadniczo ubezpieczyciele musz\u0105 punkty kontrolne uwierzytelniania tre\u015bci<\/strong> w ca\u0142ym cyklu \u017cycia ubezpieczenia - od gwarantowania, przez roszczenia, po interakcje z klientami - w celu wykrycia fa\u0142szerstw AI. Rysunek 2 przedstawia zestawienie kluczowych rodzaj\u00f3w oszustw umo\u017cliwianych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i ich rozpowszechnienie, a poni\u017csze sekcje szczeg\u00f3\u0142owo opisuj\u0105 sposoby wykrywania i powstrzymywania ka\u017cdego z nich.<\/p>\n Rysunek 2: Rodzaje oszustw ubezpieczeniowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w 2025 r. (szacowany udzia\u0142 wed\u0142ug systemu). Fa\u0142szywe obrazy (sfa\u0142szowane zdj\u0119cia uszkodze\u0144) i syntetyczne to\u017csamo\u015bci nale\u017c\u0105 do najwi\u0119kszych kategorii, a nast\u0119pnie dokumenty sfa\u0142szowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (np. pokwitowania, certyfikaty) i oszustwa audio\/wideo typu deepfake.<\/em><\/p>\n 1. Narz\u0119dzia do wykrywania tre\u015bci AI:<\/strong> Nowe us\u0142ugi wykrywania AI mog\u0105 analizowa\u0107 tekst, obrazy, audio i wideo w celu ustalenia, czy zosta\u0142y one wygenerowane maszynowo lub zmanipulowane. Ubezpieczyciele mog\u0105 na przyk\u0142ad korzysta\u0107 z rozwi\u0105za\u0144 takich jak Detektory tekstu i obraz\u00f3w AI TruthScan<\/em> kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 dok\u0142adn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 99%+ do oznaczania dokument\u00f3w napisanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 lub sfa\u0142szowanych zdj\u0119\u0107[36]<\/a>. Firma ubezpieczeniowa mog\u0142aby zintegrowa\u0107 te detektory ze swoim systemem roszcze\u0144: gdy roszczenie i jego dowody s\u0105 przesy\u0142ane, opis tekstowy mo\u017ce by\u0107 automatycznie skanowany pod k\u0105tem wzorc\u00f3w j\u0119zykowych generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, a wszelkie przes\u0142ane obrazy mog\u0105 by\u0107 skanowane pod k\u0105tem charakterystycznych oznak CGI lub edycji. Narz\u0119dzia klasy korporacyjnej mog\u0105 identyfikowa\u0107 tekst generowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w dokumentach, wiadomo\u015bciach e-mail i komunikacji z dok\u0142adno\u015bci\u0105 99%<\/strong>[36]<\/a>i podobnie wykrywanie obraz\u00f3w wygenerowanych lub zmanipulowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w celu zapewnienia autentyczno\u015bci tre\u015bci wizualnych<\/strong>[36]<\/a>. Oznacza to, \u017ce fa\u0142szywe opisy wypadk\u00f3w stworzone przez ChatGPT lub sfa\u0142szowane zdj\u0119cia uszkodze\u0144 w trakcie podr\u00f3\u017cy zostan\u0105 oznaczone do r\u0119cznego sprawdzenia przed przetworzeniem roszczenia. Ubezpieczyciele w 2025 r. coraz cz\u0119\u015bciej stosuj\u0105 takie uwierzytelnianie tre\u015bci za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji - w rzeczywisto\u015bci, 83% specjalist\u00f3w ds. zwalczania nadu\u017cy\u0107 finansowych planuje zintegrowa\u0107 generatywne wykrywanie AI do 2025 r.<\/strong>, wed\u0142ug ankiety ACFE, w por\u00f3wnaniu do zaledwie 18% korzystaj\u0105cych z niego obecnie[37]<\/a>[38]<\/a>.<\/p>\n 2. Weryfikacja to\u017csamo\u015bci i kontrole biometryczne:<\/strong> Aby poradzi\u0107 sobie z syntetycznymi to\u017csamo\u015bciami, ubezpieczyciele ulepszaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c protoko\u0142y KYC za pomoc\u0105 sztucznej inteligencji. Us\u0142ugi walidacji to\u017csamo\u015bci mog\u0105 krzy\u017cowo weryfikowa\u0107 dane wnioskodawc\u00f3w w wielu bazach danych i wykorzystywa\u0107 rozpoznawanie twarzy z testami \u017cywotno\u015bci. Na przyk\u0142ad, wymaganie kr\u00f3tkiego wideo selfie podczas onboardingu (i wykorzystanie dopasowania twarzy do dostarczonego identyfikatora) mo\u017ce udaremni\u0107 wiele syntetycznych identyfikator\u00f3w. Jeszcze bardziej zaawansowane technologicznie firmy, takie jak TruthScan, oferuj\u0105 kryminalistyk\u0119 obrazu, kt\u00f3ra mo\u017ce zdj\u0119cia profilowe generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, awatary i syntetyczne wizerunki os\u00f3b<\/strong> - ich detektor obrazu AI to wyszkolony do identyfikowania twarzy stworzonych przez generatory takie jak StyleGAN lub ThisPersonDoesNotExist<\/em>[39]<\/a>. Wdra\u017caj\u0105c takie narz\u0119dzia, ubezpieczyciel mo\u017ce wykry\u0107, czy selfie osoby ubiegaj\u0105cej si\u0119 o ubezpieczenie na \u017cycie nie jest prawdziwym cz\u0142owiekiem. Po stronie g\u0142osu, biometryczne uwierzytelnianie g\u0142osowe<\/strong> w przypadku po\u0142\u0105cze\u0144 z obs\u0142ug\u0105 klienta; nowoczesne detektory g\u0142osowej sztucznej inteligencji s\u0105 w stanie identyfikacja g\u0142os\u00f3w syntetycznych i pr\u00f3b klonowania g\u0142osu<\/strong> w czasie rzeczywistym[40]<\/a>. Na przyk\u0142ad, TruthScan Wykrywanie g\u0142osu AI<\/em> System wykorzystuje analiz\u0119 akustyczn\u0105 do rozpoznawa\u0107 g\u0142osy generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i podr\u00f3bki audio, zanim oszukaj\u0105 pracownik\u00f3w call center<\/strong>[40]<\/a>. Rozwi\u0105zania te dzia\u0142aj\u0105 jak zapora ogniowa - je\u015bli kto\u015b dzwoni podaj\u0105c si\u0119 za Johna Doe, a jego odcisk g\u0142osu nie pasuje do autentycznego g\u0142osu Johna Doe (lub pasuje do znanych cech deepfake), po\u0142\u0105czenie mo\u017ce zosta\u0107 oflagowane lub wymagane jest dalsze potwierdzenie to\u017csamo\u015bci. Uwierzytelnianie wielosk\u0142adnikowe (potwierdzenie e-mail\/SMS, jednorazowe kody dost\u0119pu itp.) stanowi dodatkow\u0105 przeszkod\u0119 dla podszywaj\u0105cych si\u0119 os\u00f3b.<\/p>\n 3. Deepfake Video & Image Forensics:<\/strong> Je\u015bli chodzi o dowody wideo, ubezpieczyciele zaczynaj\u0105 wdra\u017ca\u0107 specjalistyczne analizy kryminalistyczne. Zaawansowane oprogramowanie mo\u017ce analizowa\u0107 metadane wideo, sp\u00f3jno\u015b\u0107 klatek i poziomy b\u0142\u0119d\u00f3w w celu wykrycia podr\u00f3bek. Niekt\u00f3re narz\u0119dzia badaj\u0105 odbicia, cienie i wskaz\u00f3wki fizjologiczne (takie jak puls w gardle osoby na wideo), aby upewni\u0107 si\u0119, \u017ce wideo jest autentyczne. Kryminalistyka metadanych<\/strong> jest r\u00f3wnie\u017c cenne: badanie metadanych plik\u00f3w i \u015blad\u00f3w generowania w obrazach lub plikach PDF mo\u017ce ujawni\u0107, czy co\u015b zosta\u0142o prawdopodobnie wyprodukowane przez narz\u0119dzie sztucznej inteligencji[41]<\/a>. Ubezpieczyciele powinni wymaga\u0107 oryginalnych plik\u00f3w zdj\u0119ciowych (zawieraj\u0105cych metadane), a nie tylko zrzut\u00f3w ekranu lub wydrukowanych kopii. Zesp\u00f3\u0142 ds. oszustw w Zurich odnotowa\u0142 sukces w wykrywaniu fa\u0142szywych zdj\u0119\u0107 samochod\u00f3w dzi\u0119ki zauwa\u017caniu anomalii w metadanych obrazu i analizie poziomu b\u0142\u0119d\u00f3w[41]<\/a>. Wykrywacze oszustw e-mail<\/strong> mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c skanowa\u0107 komunikacj\u0119 przychodz\u0105c\u0105 w poszukiwaniu oznak tre\u015bci phishingowych napisanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 lub znanych z\u0142o\u015bliwych sygnatur.[42]<\/a>. Wielu ubezpieczycieli prowadzi obecnie symulacje phishingu i przyk\u0142ady oszustw opracowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w ramach szkole\u0144 dla pracownik\u00f3w w celu zwi\u0119kszenia \u015bwiadomo\u015bci.<\/p>\n 4. Zmiany proces\u00f3w i szkolenie pracownik\u00f3w:<\/strong> Sama technologia nie jest srebrn\u0105 kul\u0105. Ulepszenia proces\u00f3w<\/strong> Wprowadzane s\u0105 nowe rozwi\u0105zania, takie jak cz\u0119stsze wyrywkowe kontrole osobiste w przypadku roszcze\u0144 o wysokiej warto\u015bci lub wymaganie fizycznej dokumentacji w niekt\u00f3rych przypadkach. Niekt\u00f3rzy ubezpieczyciele op\u00f3\u017anili w pe\u0142ni zautomatyzowane bezpo\u015brednie przetwarzanie roszcze\u0144, ponownie wprowadzaj\u0105c ludzk\u0105 weryfikacj\u0119 roszcze\u0144, kt\u00f3re uzyska\u0142y wysokie wyniki w modelu ryzyka oszustwa AI. Po stronie ludzkiej kluczowe znaczenie ma szkolenie. \u015aledczy ds. nadu\u017cy\u0107 finansowych i likwidatorzy szk\u00f3d s\u0105 szkoleni w zakresie rozpoznawania sygna\u0142\u00f3w ostrzegawczych AI: np. wielu roszcze\u0144 wykorzystuj\u0105cych identyczne sformu\u0142owania (\"styl\" ChatGPT), obraz\u00f3w pozbawionych prawdziwej losowo\u015bci (np. powtarzaj\u0105cych si\u0119 wzorc\u00f3w w tym, co powinno by\u0107 uszkodzeniem organicznym) lub g\u0142os\u00f3w, kt\u00f3re brzmi\u0105 prawie<\/em> ale maj\u0105 kadencj\u0119 robota. Ubezpieczyciele edukuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c klient\u00f3w: wysy\u0142aj\u0105c ostrze\u017cenia o oszustwach dotycz\u0105cych program\u00f3w typu deepfake i doradzaj\u0105c, jak zweryfikowa\u0107 to\u017csamo\u015b\u0107 przedstawiciela ubezpieczeniowego (na przyk\u0142ad podaj\u0105c znany numer oddzwonienia).<\/p>\n 5. Wsp\u00f3lne wysi\u0142ki:<\/strong> Wsp\u00f3\u0142praca w ca\u0142ej bran\u017cy nabiera tempa. W Wielkiej Brytanii Biuro ds. Oszustw Ubezpieczeniowych i Stowarzyszenie Brytyjskich Ubezpieczycieli utworzy\u0142y grupy robocze ds. oszustw zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, a rz\u0105dowa organizacja ds. Karta oszustwa ubezpieczeniowego (2024)<\/strong> wspiera wymian\u0119 danych i wsp\u00f3lne inicjatywy[43]<\/a>. Na ca\u0142ym \u015bwiecie ubezpieczyciele wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z firmami zajmuj\u0105cymi si\u0119 cyberbezpiecze\u0144stwem i startupami AI. W szczeg\u00f3lno\u015bci pojawiaj\u0105 si\u0119 nowe produkty ubezpieczeniowe: Liberty Mutual uruchomi\u0142o Ubezpieczenie od e-przest\u0119pczo\u015bci dla M\u015aP, kt\u00f3re obejmuje w szczeg\u00f3lno\u015bci oszustwa typu deepfake i oszustwa prezes\u00f3w.<\/strong>[44]<\/a>[33]<\/a>podkre\u015blaj\u0105c, \u017ce ryzyko to jest bardzo realne. Oznacza to r\u00f3wnie\u017c, \u017ce ubezpieczyciele mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 zar\u00f3wno ofiarami, jak i sprawcami oszustw zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 - wyp\u0142acaj\u0105c odszkodowanie za oszustwo typu deepfake, je\u015bli nie zostanie wykryte, ale tak\u017ce oferuj\u0105c ochron\u0119 innym osobom, kt\u00f3re pad\u0142y ofiar\u0105 takich atak\u00f3w.<\/p>\n Integracja technologii wykrywania z przep\u0142ywami pracy mo\u017ce by\u0107 wizualizowana jako wielopunktowa obrona w cyklu \u017cycia roszcze\u0144. Jak pokazano na Rysunek 3<\/strong>Ubezpieczyciele mog\u0105 wprowadzi\u0107 etapy weryfikacji AI na stronie zastosowanie polityki<\/strong> (do sprawdzania syntetycznych to\u017csamo\u015bci za pomoc\u0105 kontroli dokument\u00f3w to\u017csamo\u015bci i selfie), pod adresem sk\u0142adanie roszcze\u0144<\/strong> (do automatycznej analizy przes\u0142anych dokument\u00f3w, zdj\u0119\u0107 lub d\u017awi\u0119ku pod k\u0105tem generowania sztucznej inteligencji), podczas przegl\u0105d\/dochodzenie roszcze\u0144<\/strong> (aby przeprowadzi\u0107 g\u0142\u0119bok\u0105 analiz\u0119 kryminalistyczn\u0105 podejrzanych dowod\u00f3w i zweryfikowa\u0107 wszelkie interakcje g\u0142osowe), a tu\u017c przed wyp\u0142ata<\/strong> (ostateczne uwierzytelnienie to\u017csamo\u015bci w celu upewnienia si\u0119, \u017ce odbiorca p\u0142atno\u015bci jest legalny). Dzi\u0119ki wczesnemu wychwytywaniu oszustw - najlepiej podczas wdra\u017cania lub pierwszego zawiadomienia o szkodzie - ubezpieczyciele oszcz\u0119dzaj\u0105 koszty dochodzenia i unikaj\u0105 nies\u0142usznych wyp\u0142at.<\/p>\n Rysunek 3: Integracja punkt\u00f3w wykrywania AI w cyklu \u017cycia ubezpieczenia. Podczas wdra\u017cania polisy, walidacja to\u017csamo\u015bci oparta na sztucznej inteligencji sprawdza syntetyczne lub fa\u0142szywe to\u017csamo\u015bci. Po z\u0142o\u017ceniu roszczenia zautomatyzowane detektory skanuj\u0105 tekst roszczenia, dokumenty i obrazy w poszukiwaniu tre\u015bci wygenerowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Podczas weryfikacji roszcze\u0144, wyspecjalizowane narz\u0119dzia deepfake i analizy g\u0142osu weryfikuj\u0105 wszelkie dowody audio\/wideo. Przed wyp\u0142at\u0105 \u015brodk\u00f3w, biometryczna weryfikacja to\u017csamo\u015bci potwierdza to\u017csamo\u015b\u0107 beneficjenta. To wielowarstwowe podej\u015bcie pomaga przechwytywa\u0107 oszustwa na wielu etapach.<\/em><\/p>\n Ubezpieczyciele nie musz\u0105 budowa\u0107 wszystkich tych funkcji we w\u0142asnym zakresie - wielu z nich korzysta z rozwi\u0105za\u0144 korporacyjnych, takich jak Pakiet do wykrywania sztucznej inteligencji TruthScan<\/strong>kt\u00f3ra oferuje szereg narz\u0119dzi, kt\u00f3re mo\u017cna zintegrowa\u0107 z systemami ubezpieczycieli za pomoc\u0105 interfejsu API. Na przyk\u0142ad, Us\u0142uga AI Image & Deepfake Detection firmy TruthScan<\/strong> mo\u017ce by\u0107 u\u017cywany do weryfikacji autentyczno\u015bci obraz\u00f3w i film\u00f3w z dok\u0142adno\u015bci\u0105 ponad 99%[45]<\/a>. Ich Detektor tekstu AI<\/strong> flagi tekstu napisanego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w roszczeniach lub wiadomo\u015bciach e-mail[36]<\/a>podczas gdy Detektor g\u0142osu AI<\/strong> zapewnia wykrywanie klonowania g\u0142osu i weryfikacj\u0119 m\u00f3wcy w celu powstrzymania oszust\u00f3w telefonicznych[40]<\/a>. Istniej\u0105 nawet narz\u0119dzia niszowe, takie jak Detektor fa\u0142szywych paragon\u00f3w<\/strong> natychmiastowe analizowanie faktur\/paragon\u00f3w pod k\u0105tem \u015blad\u00f3w manipulacji lub czcionek\/uk\u0142ad\u00f3w wygenerowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119[46]<\/a> - Niezwykle przydatne, bior\u0105c pod uwag\u0119 powszechno\u015b\u0107 fa\u0142szywych rachunk\u00f3w za naprawy w roszczeniach. Wdra\u017caj\u0105c kombinacj\u0119 tych narz\u0119dzi, ubezpieczyciel mo\u017ce drastycznie poprawi\u0107 wska\u017anik wykrywania oszustw. Jeden z ubezpieczycieli z listy Fortune 500 zg\u0142osi\u0142 wykrycie 97% pr\u00f3b deepfake'\u00f3w<\/strong> w 2024 r. poprzez zastosowanie warstwowego podej\u015bcia do kontroli AI (tekst, obraz, g\u0142os), a tym samym unikni\u0119cie szacowanych strat w wysoko\u015bci $20M[47]<\/a>[48]<\/a>.<\/p>\n Sztuczna inteligencja zmienia pole bitwy oszustw ubezpieczeniowych na skal\u0119 globaln\u0105. Oszu\u015bci wprowadzaj\u0105 innowacje za pomoc\u0105 generatywnej sztucznej inteligencji, aby tworzy\u0107 fa\u0142sze, kt\u00f3re s\u0105 bardziej przekonuj\u0105ce ni\u017c kiedykolwiek - od ca\u0142kowicie sfabrykowanych os\u00f3b i wypadk\u00f3w po podszywanie si\u0119 pod osoby, kt\u00f3re mog\u0105 oszuka\u0107 nawet do\u015bwiadczonych profesjonalist\u00f3w. Dane z lat 2024-2025 pokazuj\u0105 niepokoj\u0105cy wzrost liczby oszustw opartych na sztucznej inteligencji, ale podkre\u015blaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c, \u017ce ubezpieczyciele, kt\u00f3rzy inwestuj\u0105 w wykrywanie i zapobieganie, mog\u0105 by\u0107 o krok do przodu. \u0141\u0105cz\u0105c Najnowocze\u015bniejsza technologia wykrywania AI<\/strong> - takich jak kryminalistyka obrazu, uwierzytelnianie g\u0142osowe i analiza tekstu - dzi\u0119ki zaktualizowanym przep\u0142ywom pracy i edukacji bran\u017ca mo\u017ce ograniczy\u0107 ryzyko bez po\u015bwi\u0119cania wydajno\u015bci, jak\u0105 zapewniaj\u0105 procesy cyfrowe.<\/p>\n W swej istocie jest to technologiczny wy\u015bcig zbroje\u0144[49]<\/a>. Jak zauwa\u017cy\u0142 jeden z ekspert\u00f3w ds. zapobiegania oszustwom, \"W tej nowej rzeczywisto\u015bci czujno\u015b\u0107 jest cen\u0105, kt\u00f3r\u0105 nale\u017cy zap\u0142aci\u0107\".<\/em>[50]<\/a>. Firmy ubezpieczeniowe musz\u0105 wspiera\u0107 kultur\u0119 czujno\u015bci i wykorzystywa\u0107 najlepsze dost\u0119pne narz\u0119dzia, aby zachowa\u0107 zaufanie do procesu likwidacji szk\u00f3d. Oznacza to weryfikacj\u0119 prawdziwo\u015bci dokument\u00f3w, g\u0142os\u00f3w i obraz\u00f3w z takim samym rygorem, jaki stosuj\u0105 ubezpieczyciele do oceny ryzyka. Oznacza to r\u00f3wnie\u017c wsp\u00f3\u0142prac\u0119 w ca\u0142ej bran\u017cy w celu dzielenia si\u0119 informacjami na temat pojawiaj\u0105cych si\u0119 taktyk oszustw AI i wsp\u00f3lnego opracowywania standard\u00f3w (na przyk\u0142ad standardowych wymaga\u0144 dotycz\u0105cych metadanych dla przesy\u0142anych medi\u00f3w lub bran\u017cowych czarnych list znanych fa\u0142szywych to\u017csamo\u015bci).<\/p>\n Rok 2025 to punkt krytyczny: ubezpieczyciele, kt\u00f3rzy proaktywne dostosowywanie si\u0119 do oszustw opartych na sztucznej inteligencji<\/strong> b\u0119d\u0105 chroni\u0107 swoich klient\u00f3w i bilanse, podczas gdy ci, kt\u00f3rzy reaguj\u0105 powoli, mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 celem oszustw przyci\u0105gaj\u0105cych uwag\u0119 nag\u0142\u00f3wk\u00f3w. Pocieszaj\u0105c\u0105 wiadomo\u015bci\u0105 jest to, \u017ce technologia do walki z oszustwami istnieje i szybko dojrzewa - ta sama sztuczna inteligencja, kt\u00f3ra wzmacnia pozycj\u0119 oszust\u00f3w, mo\u017ce wzmocni\u0107 pozycj\u0119 ubezpieczycieli. Wdra\u017caj\u0105c rozwi\u0105zania takie jak wielomodalny pakiet wykrywania AI TruthScan do weryfikacji roszcze\u0144 i to\u017csamo\u015bci, ubezpieczyciele mog\u0105 znacznie zmniejszy\u0107 wska\u017anik powodzenia pr\u00f3b oszustw generowanych przez AI[51]<\/a>[52]<\/a>. W ten spos\u00f3b nie tylko zapobiegaj\u0105 stratom, ale tak\u017ce wysy\u0142aj\u0105 jasny komunikat do potencjalnych oszust\u00f3w: bez wzgl\u0119du na to, jak sprytne s\u0105 narz\u0119dzia, oszustwo zostanie wykryte<\/strong>.<\/p>\n Podsumowuj\u0105c, oszustwa ubezpieczeniowe oparte na sztucznej inteligencji s\u0105 ogromnym wyzwaniem, ale mo\u017cna mu sprosta\u0107 za pomoc\u0105 r\u00f3wnie inteligentnej obrony. Dzi\u0119ki czujno\u015bci, wielofunkcyjnej strategii i odpowiednim partnerom technologicznym bran\u017ca ubezpieczeniowa mo\u017ce nadal dotrzymywa\u0107 fundamentalnej obietnicy le\u017c\u0105cej u podstaw jej dzia\u0142alno\u015bci - wyp\u0142aca\u0107 tylko uzasadnione roszczenia oraz robi\u0107 to szybko i bezpiecznie w coraz bardziej cyfrowym \u015bwiecie.<\/p>\n Referencje:<\/strong><\/p>\n [1]<\/a> [35]<\/a> [57]<\/a> Oszustwa finansowe do 2025 roku: Zagro\u017cenia zwi\u0105zane ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 i czerwone flagi<\/p>\n https:\/\/www.turningnumbers.com\/blog\/top-financial-fraud-schemes-of-2025<\/a><\/p>\n [2]<\/a> [3]<\/a> [25]<\/a> [26]<\/a> Oszustwa ubezpieczeniowe wzros\u0142y o 19% w wyniku atak\u00f3w g\u0142osowych w 2024 r.<\/p>\n https:\/\/www.fiercehealthcare.com\/payers\/insurance-fraud-increased-19-synthetic-voice-attacks-2024<\/a><\/p>\n [4]<\/a> [9]<\/a> [10]<\/a> [11]<\/a> [12]<\/a> Oszu\u015bci edytuj\u0105cy zdj\u0119cia pojazd\u00f3w w celu dodania fa\u0142szywych uszkodze\u0144 w brytyjskim oszustwie ubezpieczeniowym | Bran\u017ca ubezpieczeniowa | The Guardian<\/p>\n https:\/\/www.theguardian.com\/business\/article\/2024\/may\/02\/car-insurance-scam-fake-damaged-added-photos-manipulated<\/a><\/p>\n [5]<\/a> [6]<\/a> [7]<\/a> [8]<\/a> [43]<\/a> [53]<\/a> [54]<\/a> [58]<\/a> Obrazy generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 s\u0105 obecnie wykorzystywane do oszustw zwi\u0105zanych z ubezpieczeniami komunikacyjnymi - raport | Insurance Business UK<\/p>\n https:\/\/www.insurancebusinessmag.com\/uk\/news\/technology\/aigenerated-images-now-being-used-for-motor-insurance-fraud–report-532346.aspx<\/a><\/p>\n [13]<\/a> [14]<\/a> [15]<\/a> [16]<\/a> Fraud Fight's New Frontier: Syntetyczne to\u017csamo\u015bci i wy\u015bcig zbroje\u0144 AI | RGA<\/p>\nTwierdzenia generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i fa\u0142szywe dowody<\/h2>\n
Syntetyczni ubezpieczaj\u0105cy i to\u017csamo\u015bci<\/h2>\n
Deepfake Voices i twierdzenia dotycz\u0105ce wideo<\/h2>\n
Oszustwa phishingowe i podszywanie si\u0119 pod inne osoby z wykorzystaniem sztucznej inteligencji<\/h2>\n
Wykrywanie i obrona: Reakcja oparta na sztucznej inteligencji<\/h2>\n
Wnioski<\/h2>\n
\n