Já alguma vez olhou para uma fotografia apresentada para um pedido de indemnização de seguro e sentiu que algo estava ligeiramente errado?
Talvez a iluminação do para-choques amolgado não corresponda ao fundo, ou os danos causados pela água no teto sejam suspeitosamente semelhantes ao que viu numa fotografia da semana passada.
Não é só a si. Com o avanço da tecnologia, o sector dos seguros está a enfrentar uma enorme onda de fraudes visuais. Os burlões já não se baseiam em trabalhos grosseiros de Photoshop.
Atualmente, utilizam sofisticados geradores de IA e ferramentas de deepfake para criar imagens hiper-realistas de acidentes, danos materiais e ferimentos que nunca aconteceram.
De acordo com o Coligação contra a Fraude de Seguros, A fraude nos seguros custa aos americanos mais de $308 mil milhões de euros por ano, e os meios de comunicação manipulados são uma peça desse puzzle em rápido crescimento.
Quando a sua equipa de sinistros processa centenas de ficheiros por dia, é quase impossível detetar manualmente estas falsificações digitais.
Nesta publicação, vamos analisar o processo de identificação de imagens de danos falsas em pedidos de indemnização de seguros, examinar as tácticas comuns utilizadas pelos fraudadores e mostrar-lhe como as ferramentas de deteção modernas podem proteger a sua organização de pagamentos dispendiosos. Vamos entrar em pormenores para que possa proteger o seu processo de revisão.
Vamos mergulhar no assunto.
Principais conclusões
- As imagens falsas de danos incluem fotografias geradas por IA, envios duplicados reciclados e imagens digitalmente alteradas de bens reais.
- A fraude nos seguros custa aos americanos mais de $308 mil milhões de euros por ano e as provas visuais manipuladas constituem uma parte desse valor que está a aumentar rapidamente.
- A revisão manual não consegue detetar de forma fiável a manipulação ao nível dos píxeis ou as falsificações geradas por IA em grande escala.
- O Detetor de Imagem AI e o Detetor Deepfake do TruthScan analisam imagens em milissegundos, sinalizando envios suspeitos antes que os pagamentos sejam aprovados.
O que são imagens falsas de danos nas revisões de sinistros de seguros?
As imagens falsas de danos são fotografias manipuladas ou totalmente fabricadas apresentadas a uma companhia de seguros para apoiar um pedido de indemnização fraudulento.
Estas imagens são concebidas para induzir os avaliadores a aprovar pagamentos por acidentes, danos materiais ou perdas que não ocorreram ou foram significativamente exagerados.
No passado, um fraudador poderia tirar uma fotografia de uma mossa pré-existente e alegar que tinha acontecido ontem. Atualmente, o cenário de ameaças é muito mais complexo.
Nunca mais se preocupe com fraudes de IA. TruthScan Pode ajudar-vos:
- Detetar a IA gerada imagens, texto, voz e vídeo.
- Evitar grandes fraudes impulsionadas pela IA.
- Proteja os seus mais sensível activos da empresa.
Os maus actores utilizam a IA generativa para criar imagens realistas de carros destruídos, caves inundadas ou aparelhos electrónicos avariados a partir do nada.
Podem também utilizar software de edição avançado para alterar fotografias genuínas, acrescentando danos graves a um veículo que, de outra forma, estaria imaculado.
As mesmas técnicas de manipulação utilizadas nas fotografias falsas de danos são também aplicadas aos documentos de identidade.
Repartição de TruthScan de 8 indicadores de que uma imagem de identificação foi manipulada mostra o quão sofisticadas essas edições se tornaram. O objetivo é sempre o mesmo: extrair dinheiro da sua organização utilizando provas visuais que parecem completamente autênticas a olho nu.
Exemplos reais de fotografias de pedidos de indemnização fraudulentos
Para saber como reagir, é necessário saber o que se procura. Os autores de fraudes recorrem geralmente a algumas tácticas específicas quando apresentam provas visuais.
Eis os tipos mais comuns de fotografias manipuladas que a sua equipa irá encontrar:
Imagens de reclamações duplicadas
Um dos métodos de fraude mais simples, mas mais eficazes, envolve a reciclagem de fotografias antigas. Um requerente pode encontrar online uma fotografia de um telhado danificado ou utilizar uma fotografia de um pedido de indemnização legítimo apresentado há anos.
Apresentam esta imagem como prova de um incidente novo e não relacionado. Como os peritos de sinistros analisam grandes volumes de ficheiros, uma imagem reciclada pode facilmente passar despercebida se a equipa se basear apenas na memória humana.
Cenas de danos encenadas
Por vezes, a fotografia em si é real, mas o contexto é totalmente falso. Os burlões podem danificar intencionalmente uma propriedade ou encenar um acidente de viação falso simplesmente para tirar fotografias para um pedido de indemnização.
Embora a imagem não tenha sido alterada digitalmente, o evento que retrata é uma fraude. Estas cenas encenadas carecem frequentemente dos pormenores caóticos e aleatórios de um acidente genuíno, mas podem ser incrivelmente difíceis de detetar sem uma análise especializada.
Fotografias enganadoras de acidentes
Esta tática consiste em tirar uma fotografia genuína de um dano menor e utilizar ferramentas digitais para o tornar muito pior. Um pequeno risco num para-choques pode ser ampliado digitalmente para uma mossa enorme.
Em alternativa, os autores de fraudes podem utilizar a IA para fundir duas fotografias diferentes, colocando um veículo muito danificado no fundo da estrada real do requerente.
Se estiver a lidar com um elevado volume de envios, o TruthScan's Detetor de falsificação profunda pode ajudá-lo a detetar instantaneamente duplicados repetidos ou gerados por IA.
Porque é que as imagens falsas de danos estão a aumentar
O aumento da fraude visual não é uma coincidência, mas o resultado direto de uma tecnologia poderosa que se tornou amplamente acessível. Há alguns anos, a criação de uma fotografia falsa convincente exigia software dispendioso e horas de trabalho especializado.
Atualmente, qualquer pessoa com um smartphone pode gerar uma imagem hiper-realista de um acidente de viação em segundos, utilizando ferramentas de IA gratuitas.
Além disso, a mudança para o processamento digital de pedidos de indemnização facilitou inadvertidamente as coisas para os burlões. Muitas companhias de seguros permitem agora que os clientes enviem fotografias através de uma aplicação para obterem pagamentos mais rápidos.
Embora isto melhore a experiência do cliente, também elimina a etapa de inspeção física em que um perito verificaria os danos pessoalmente.
Os autores de fraudes sabem que as revisões apenas digitais são vulneráveis e estão a explorar esta lacuna em grande escala. O mesmo padrão de fraude documental com recurso a IA está a aparecer em todos os sectores:
A investigação do TruthScan sobre deteção de recibos de farmácia falsos ilustra como as mesmas ferramentas utilizadas para falsificar fotografias de danos estão a ser aplicadas à fraude de reembolso.
Pode proteger os seus resultados e manter-se à frente das tendências crescentes de fraude integrando o sistema TruthScan Detetor de imagens AI, uma ferramenta essencial para detetar tendências em fotografias manipuladas.
Utilização do TruthScan para verificar imagens de danos
Quando os olhos humanos já não são suficientes para detetar uma falsificação, é necessária uma tecnologia que possa ver para além dos pixéis. O TruthScan fornece uma solução de nível empresarial projetada especificamente para detetar fraudes visuais antes que um pedido de reembolso seja aprovado.
Em vez de se basear em suposições, o TruthScan analisa os dados subjacentes de cada imagem enviada para o seu sistema.
A plataforma procura inconsistências microscópicas que os geradores de IA deixam para trás, como a mistura não natural de píxeis, anomalias de iluminação e metadados alterados. Também pode cruzar referências de envios com bases de dados enormes para assinalar instantaneamente imagens recicladas.
Ao automatizar o processo de verificação, pode processar mais rapidamente os pedidos legítimos e impedir os fraudulentos.
Se quiser compreender como funciona este tipo de manipulação noutros contextos documentais, o guia do TruthScan sobre deteção de fraudes na faturação médica oferece um paralelo útil.
Formação das equipas de sinistros para detetar fraudes
Embora a tecnologia seja a sua defesa mais forte, a sua força de trabalho humana continua a desempenhar um papel vital. A formação dos seus reguladores de sinistros para reconhecerem os sinais subtis de manipulação pode acrescentar uma camada extra de segurança ao seu processo de revisão.
É também de salientar que a fraude não se limita às imagens. As equipas devem estar atentas a falsificação de identidade no apoio ao cliente como outro vetor que pode comprometer a integridade dos pedidos.
A sua equipa deve saber como procurar incoerências lógicas numa fotografia.
Por exemplo, o tempo na imagem corresponde ao boletim meteorológico do dia do alegado acidente? As sombras estão a cair na direção correta? O padrão de danos faz sentido para o tipo de colisão descrito?
Embora possa não apanhar um deepfake perfeito, um perito bem treinado consegue muitas vezes detetar os erros descuidados que os burlões descuidados cometem.
A combinação da intuição humana com ferramentas de deteção avançadas cria um sistema de defesa robusto. O mesmo princípio aplica-se a outros vectores de fraude.
Por exemplo, as equipas que analisam a apresentação de despesas podem aplicar um controlo semelhante, como a verificação de recibos de hotel falsos.
Reforçar a verificação de imagens na análise de pedidos de indemnização
Para proteger verdadeiramente a sua organização, a verificação de imagens deve tornar-se um passo obrigatório no seu fluxo de trabalho de sinistros. Isto significa afastar-se das verificações manuais por amostragem e implementar uma abordagem sistemática às provas visuais.
Todas as fotografias enviadas devem passar automaticamente por um filtro de verificação antes de chegarem à secretária de um perito.
Este sistema deve verificar a existência de adulteração de metadados, efetuar pesquisas de imagens invertidas para detetar duplicados e procurar artefactos gerados por IA. Se uma imagem for assinalada, pode ser encaminhada para uma equipa especializada em investigação de fraudes para uma análise mais aprofundada.
Ao normalizar este processo, elimina o ónus dos seus ajustadores de primeira linha e cria uma barreira consistente e escalável contra a fraude. A mesma lógica aplica-se às provas de vídeo.
Guia do TruthScan sobre proteger as imagens de vigilância contra adulterações geradas por IA é um recurso útil para as equipas que pretendem alargar os seus protocolos de verificação para além das imagens fixas.
Como o TruthScan ajuda a detetar imagens de sinistros fraudulentos
O TruthScan foi criado para lidar com a imensa escala e complexidade das fraudes de seguros modernas. A plataforma integra-se diretamente no seu software de gestão de sinistros existente através da API, o que significa que a sua equipa não tem de dominar um novo sistema complicado.
Quando um requerente carrega uma fotografia, o TruthScan analisa-a em milissegundos. Fornece uma pontuação clara de probabilidade indicando se a imagem é autêntica, gerada por IA ou alterada digitalmente.
O sistema também gera mapas de calor visuais que destacam exatamente onde uma imagem foi manipulada, dando aos seus investigadores provas concretas para negar uma reclamação fraudulenta.
Nos casos em que a fraude se estende a vídeos ou declarações gravadas, a capacidade do TruthScan para deteção de provas de vídeo geradas por IA em litígios jurídicos fornece o mesmo nível de certeza forense.
Se estiver a lidar com imagens de BI falsas ou danos materiais fabricados, o TruthScan dá-lhe a certeza de que precisa para tomar decisões de pagamento confiantes.
Perguntas frequentes sobre imagens de danos falsos
Como é que os autores de fraudes criam imagens de danos falsas?
Os autores de fraudes utilizam uma variedade de métodos. Alguns recorrem a tácticas simples, como a reciclagem de fotografias antigas da Internet, enquanto outros utilizam ferramentas avançadas de IA generativa, capazes de criar imagens realistas de acidentes a partir de instruções de texto.
Os avaliadores humanos conseguem detetar fotografias geradas por IA?
Embora os avaliadores possam por vezes detetar erros lógicos numa fotografia, as imagens de alta qualidade geradas por IA são praticamente indistinguíveis das fotografias reais quando vistas a olho nu. É necessário um software de deteção especializado para os detetar de forma fiável.
O que são metadados e como é que ajudam a detetar fraudes?
Os metadados são as informações ocultas incorporadas numa fotografia digital, como a hora, a data e a localização GPS do local onde foi tirada.
A análise dos metadados pode revelar se uma fotografia foi tirada muito antes do incidente alegado ou se foi descarregada da Internet.
Como é que o TruthScan se integra com o software de reclamações existente?
O TruthScan oferece uma integração API suave que se conecta diretamente ao seu sistema de gerenciamento de sinistros atual.
Isto permite que as fotografias sejam automaticamente digitalizadas e classificadas quanto à sua autenticidade no momento em que são carregadas por um requerente.
A deteção de imagens por IA é dispendiosa de implementar?
O custo da implementação do software de deteção é mínimo quando comparado com as enormes perdas financeiras causadas pelo pagamento de indemnizações fraudulentas.
O TruthScan oferece planos empresariais escaláveis projetados para fornecer um forte retorno sobre o investimento.
Fale com o TruthScan sobre a prevenção de fraudes em sinistros de seguros
A fraude visual está a evoluir rapidamente e os métodos de análise tradicionais simplesmente não conseguem acompanhar esse ritmo.
Se a sua organização ainda depende de inspecções fotográficas manuais, é provável que esteja a perder dinheiro com burlas sofisticadas todos os dias. Necessita de uma estratégia de defesa proactiva que se adapte ao seu negócio.
Proteja os seus pedidos de indemnização de seguros contra a fraude. Fale com TruthScan hoje e veja como a nossa suite de deteção avançada pode proteger os seus fluxos de trabalho e poupar milhões à sua organização.