Sigorta dolandırıcılığı yapay zeka ile desteklenen yeni bir döneme giriyor. Sofistike dolandırıcılık şebekeleri ve yalnız dolandırıcılar, sahte talepler, sentetik kimlikler, derin sahte kanıtlar ve son derece ikna edici taklit dolandırıcılıklar üretmek için üretken yapay zeka araçlarından yararlanmaktadır. Bu teknik dokümanda, yapay zeka kaynaklı sigorta dolandırıcılığındaki en son 2025 trend incelenmekte - yapay zeka tarafından oluşturulan talepler ve belgelerden derin sahte ses dolandırıcılığına kadar - ve sigortacıların nasıl yanıt verebileceği özetlenmektedir. Bu hızlı gelişen tehdit ortamını anlaması gereken sigortacılar, dolandırıcılık müfettişleri, siber güvenlik ekipleri, hasar yöneticileri ve C-suite liderleri için son verileri, gerçek dünya vakalarını ve stratejik içgörüleri sunuyoruz.
Tehdidin Ölçeği: Yapay zeka tarafından etkinleştirilen dolandırıcılık artıyor. 2025 tarihli bir adli muhasebe raporuna göre Yapay zeka odaklı dolandırıcılıklar artık tüm dijital finansal dolandırıcılığın yarısından fazlasını oluşturuyor[1]. Özellikle sigortacılık alanında, ses güvenliği firması Pindrop 2024 yılında sigorta şirketlerine yönelik sentetik ses dolandırıcılığı saldırılarında 475% artışBu da toplam sigorta dolandırıcılığı girişimlerinde bir önceki yıla göre 19%'lik bir artışa katkıda bulunmuştur[2]. Sigortacılar kabaca Bankalardan 20 kat daha fazla dolandırıcılık riskikısmen taleplerde belgelere, görüntülere ve sesli doğrulamalara büyük ölçüde güvenilmesi nedeniyle[3]. Aşağıdaki Şekil 1, 2022'den 2025'e kadar yapay zeka destekli sigorta dolandırıcılığı olaylarının patlayıcı büyümesini göstermektedir; çünkü çok sayıda sektör raporu, dolandırıcılıkta tespit edilen yapay zeka katılımında yıldan yıla üç veya dört haneli yüzde artışları göstermiştir.
Şekil 1: Yapay zeka destekli sigorta dolandırıcılığı vakalarında hızlı artış (endeksli büyüme 2022-2025). Sektör verileri, özellikle 2023'ten bu yana hileli taleplerde bulunan yapay zeka tarafından oluşturulan içerikte üstel artışlar olduğunu göstermektedir.[4][2]
Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İddialar ve Sahte Kanıtlar
En yaygın trendlerden biri, üretken yapay zekanın tamamen uydurma sigorta talepleri. Gelişmiş yapay zeka metin oluşturucuları sayesinde, dolandırıcılar bir düğmeye tıklayarak gerçekçi olay açıklamaları, tıbbi raporlar veya polis ifadeleri yazabilir. Bu yapay zeka ile yazılmış anlatılar genellikle cilalı ve inandırıcı olarak okunur, bu da eksperlerin tutarsızlıkları tespit etmesini zorlaştırır. Örneğin, dolandırıcılar ChatGPT'yi profesyonel ve ikna edici görünen ayrıntılı kaza açıklamaları veya yaralanma raporları hazırlamak için kullandılar - bir zamanlar önemli çaba ve yazma becerisi gerektiren bir görev.
Daha da endişe verici olanı, suçluların artık bu sahte anlatıları Yapay zeka tarafından oluşturulan destekleyici kanıtlar. Görüntü oluşturma modelleri (Midjourney veya DALL-E gibi) ve düzenleme araçları fotogerçekçi hasar ve yaralanma fotoğrafları üretebilir. Sektör raporlarına göre, bazı sürücüler Oto hasar taleplerinde araç hasarını abartmak için yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülerin sunulması[5]. Üretken yapay zeka, aslında hiç var olmamış harap bir arabanın veya su basmış bir evin fotoğrafını oluşturabilir. Bu görüntüler genellikle eski Photoshop tekniklerinin elde edebileceğinden daha gerçekçi[6]Bu da çıplak gözle tespit edilmelerini zorlaştırır. Nisan 2025'te, Zurich Sigorta, hasar taleplerinde bir artış olduğunu kaydetti. üzerinde oynanmış faturalar, uydurma onarım tahminleri ve dijital olarak değiştirilmiş fotoğraflaraşağıdaki durumlar da dahil olmak üzere araç tescil numaraları, hurdaya çıkarılmış araçların görüntülerine yapay zeka ile eklenmiştir[7][8]. Bu tür sahte kanıtlar, iyi hazırlanmış bir yapay zeka tarafından yazılmış talep formu ile birleştirildiğinde, manuel incelemeleri geçebilir.
Birleşik Krallık'ta yaşanan çarpıcı bir olayda dolandırıcılar bir Bir esnafın minibüsünün sosyal medya fotoğrafı ve çatlak bir tampon eklemek için yapay zeka kullanımıdaha sonra sahte bir kaza talebinin bir parçası olarak 1.000 sterlinlik sahte bir onarım faturası ile birlikte gönderilmesi[9]. Dolandırıcılık, müfettişler tarafından fark edildiğinde ortaya çıkarıldı. aynı Van fotoğrafı (hasardan önce) sahibinin Facebook sayfasında[10]. Bu durum daha geniş bir olguyu ortaya koymaktadır: sigortacılar 300% "shallowfake" görüntü düzenlemelerinde sıçrama (hasar eklemek veya ayrıntıları değiştirmek için basit dijital manipülasyonlar) sadece bir yıl içinde (2021-2022'ye karşı 2022-2023)[4]. Allianz UK, 2024 yılında dijital fotoğraf çarpıtmaları ve sahte belgelerin "sektörü vuracak en son büyük dolandırıcılık olma işaretleri" taşıdığı konusunda uyarıda bulundu.[4]. Zurich'in hasar dolandırıcılığı başkanı da aynı şekilde şunları gözlemlemiştir eskiden fiziksel bir araba kazası sahnelemeyi gerektiren şeyler artık tamamen bilgisayar başında yapılabiliyor - Dolandırıcılar, sahte toplam kayıp fotoğrafları ve raporları ile "klavyelerinin arkasından sahte bir talep oluşturabilir ve önemli meblağlar elde edebilirler"[11][12]. Bu değişim sadece sahte taleplerin hacmini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda dolandırıcıların önündeki giriş engelini de azaltıyor.
Yapay Zeka Dolandırıcılığı Konusunda Bir Daha Asla Endişelenmeyin. TruthScan Sana yardım edebilirim:
- Üretilen yapay zekayı tespit edin görüntüler, metin, ses ve video.
- Kaçının Yapay zeka kaynaklı büyük dolandırıcılık.
- En değerli varlıklarınızı koruyun hassas kurumsal varlıklar.
Otomobillerin ötesinde, mülki̇yet ve kaza hasarlari yapay zeka destekli kayıp enflasyonu görülüyor. Seyahat sigortası için sahte fotoğraflar (örneğin bagaj "hasarı" veya sahnelenmiş hırsızlık sahneleri) ve hiç satın alınmamış pahalı ürünler için yapay zeka tarafından oluşturulan makbuzlar rapor edilmiştir. Yaşam ve sağlık talepleri de bağışık değildir - dolandırıcılar sahte tıbbi faturalar ve ölüm belgeleri yapay zekalı belge sahtecileri kullanıyor. Aslında Zürih, deepfake teknolojisinin şu belgeleri oluşturmak için kullanıldığını kaydetti tamamen hayali mühendis değerlendirmeleri ve tıbbi raporlar talep paketlerinde[11]. Genellikle gerçekçi logolar ve imzalarla tamamlanan bu yapay zeka tarafından üretilen belgeler, gerçek evraklardan ayırt edilemeyebilir. Hayat sigortacıları için ortaya çıkan bir endişe ölüm i̇lani ve ölüm belgesi̇ sahtekarliğiSuçlular yapay zekayı kullanarak aslında hala hayatta olan (ya da ileride ele alınacağı üzere hiç var olmamış) birinin ölüm iddiasını desteklemek için sahte ölüm ilanları ya da doktor mektupları üretebilir.
Sentetik Poliçe Sahipleri ve Kimlikler
Belki de en sinsi gelişme senteti̇k ki̇mli̇k dolandiriciliği sigortacılıkta. Sentetik kimlik dolandırıcılığı, gerçek verileri (çalıntı Sosyal Güvenlik numaraları, adresler vb.) uydurma ayrıntılarla (sahte isimler, sahte kimlik belgeleri) birleştirerek hayali bir kişi veya varlık yaratmayı içerir. Yapay zeka alanındaki gelişmeler, sahte kimlik oluşturmayı son derece kolay hale getirmiştir. gerçekçi kişisel profiller - fotoğraflar ve kimlikler dahil - var olmayan kişiler için[13][14]. Dolandırıcılar artık algoritmik olarak tamamen sahte bir müşteri üretebilir, onun adına bir poliçe satın alabilir ve daha sonra bu sahte kimlik için talep veya poliçe faydaları düzenleyebilir.
Hayat sigortası sektöründe, sentetik kimlik planları fırladı. Sektör araştırması 2025 yılında sentetik kimlik dolandırıcılığı maliyetlerini tahmin ediyor yıllık $30 milyarın üzerindekadarını oluşturmaktadır. Tüm kimlik dolandırıcılığı vakalarının 80-85%'si finansal hizmetler genelinde[15][16]. Hayat sigortacıları özellikle ağır darbe aldı: dolandırıcıların hayali bir kişi için hayat sigortası poliçelerini güvence altına almak ve daha sonra ölüm yardımını almak için bu kişiyi kağıt üzerinde "öldürmek"[17]. Örneğin, bir dolandırıcı sahte bir müşteri "John Doe" yaratabilir, bir yıl boyunca prim ödeyebilir, ardından John Doe'nun zamansız ölümü için sahte bir ölüm belgesi ve ölüm ilanı ile bir talep gönderebilir. Kimlik dikkatli bir şekilde oluşturulduğu için (kredi geçmişi, kamu kayıtları, vb.), ölüm talebi meşru görünebilir - gerçek bir ceset veya gerçek akrabalar bulunana kadar. Dolandırıcılık ortaya çıktığında, failler ödemeyi alıp çoktan gitmiş olurlar.
Sentetik kimlik şemaları da sağlık sigortası ve oto sigortası. Suç şebekeleri "Frankenstein" kimlikleri yaratarak çocukların veya yaşlıların Sosyal Güvenlik numaralarının (kredi geçmişi olmayan) yapay zeka tarafından oluşturulan isimler ve ehliyetlerle birlikte kullanılması[15]. Sonra da bu sahte kişiler için sağlık poliçeleri veya otomobil poliçeleri satın almak ve kısa bir süre sonra büyük tazminat taleplerinde bulunmak. Bir varyant da sendikaların sahte işletmeler (paravan şirketler) - Örneğin, sahte bir kamyon taşımacılığı şirketi - ve bu şirket için ticari sigorta satın almak, ancak daha sonra sahte kazalar veya hayali çalışanların yaralanmalarını talep etmek[18][19]. İşletme yalnızca kağıt üzerinde var olduğu için (yapay zeka tarafından oluşturulan işletme kayıtları ve vergi kimlikleriyle), bu "varlık temelli" sentetik dolandırıcılık genellikle tazminatlar ödenene kadar ortaya çıkmaz[18][20].
Sentetik kimlikler neden bu kadar etkili? Birincisi, genellikle otomatik kimlik doğrulama kontrollerinden geçerler. Kredi büroları ve KYC sistemleri kırmızı bayrak yok çünkü kimlik bazı gerçek, geçerli veriler içerir (örneğin, temiz bir sicile sahip gerçek bir SSN)[21]. Bu arada, yapay zeka tarafından üretilen profil fotoğrafları ve kimlik taramaları tamamen gerçekçi görünebilir - günümüzün yapay zekası, gelişmiş yüz tanımanın bile gerçek olarak kabul edebileceği bir insan yüzü üretebilir. Sonuç: çoğu otomatik sistem bu profilleri meşru olarak tanır ve dolandırıcılık ancak büyük kayıplardan sonra (eğer varsa) yakalanır[22].
Gerçek dünya etkisi: RGA'nın bildirdiğine göre Hayat sigortasında sentetik kimlik dolandırıcılığı artık sektöre yılda yaklaşık $30B'a mal oluyor ve 2020'den bu yana neredeyse 400% büyüdü[15][16]. ABD Federal Ticaret Komisyonu, kimlik dolandırıcılığı olaylarının büyük çoğunluğunu sentetik kimliklerin oluşturduğunu tahmin etmektedir[16]. Bu kayıplar nihayetinde dürüst poliçe sahiplerinin cüzdanlarını vuruyor - her aile, sigortacılar üzerindeki daha geniş dolandırıcılık yükü nedeniyle her yıl tahminen \$700 ekstra prim ödüyor[15]. Sigortacılar, işe alım ve taleplerde doğrulamayı güçlendirerek yanıt veriyor: kimlik bağlantısı için veritabanı kontrolleri uygulamak, aynı adreste birden fazla poliçe olup olmadığını izlemek ve hatta "canlılık" testleri yapmak (bir talep sahibinin yalnızca bir yapay zeka görüntüsü değil, gerçek bir kişi olduğundan emin olmak için selfie video kontrolleri)[23][24]. Ancak göreceğimiz gibi, dolandırıcılar bir sonraki arenada yapay zeka ile karşı koyuyorlar: deepfake sesler ve videolar.
Deepfake Sesler ve Video İddiaları
Yapay zeka tarafından üretilen ses ve görüntü sahtekarlıkları sigorta dolandırıcılığına endişe verici yeni bir boyut kattı. 2023 ve 2024 yıllarında, suçluların sigorta dolandırıcılığını ses klonlama İlk olarak banka soygunlarında görülen (2020'de $35 milyon çalan meşhur deepfake CEO telefon görüşmesi gibi) ancak artık sigortaya da yayılan bir taktik. Dolandırıcılar poliçe sahiplerinin, doktorların veya hasar eksperlerinin seslerini klonlayarak sosyal mühendislik dolandırıcılığında kullanıyor. Pindrop'un 2024 analizi şu uyarılarda bulundu "deepfakes, sentetik ses teknolojisi ve yapay zeka odaklı dolandırıcılık dolandırıcılık ortamını yeniden şekillendiriyor", ses dolandırıcılığı ile benzeri görülmemiş bir hızda ölçeklendirme[25]. Sigorta çağrı merkezlerinin ses taklitleri kullanan denizaşırı kötü aktörler tarafından bombalandığını tespit ettiler: örneğin, gerçek bir poliçe sahibinin çalınan SSN'sini ve kişisel verilerini sağlayan çağrılar geliyordu ve bir temsilci cevap verirse Arayan kişinin yapay zeka ile klonlanmış sesi, bilgi tabanlı kimlik doğrulama yoluyla temsilciyi kandırabilir ve hileli bir ödeme talep etmek[26]. Bir Batı Yakası sigortacısının vakasında, saldırganlar hesapları ele geçirmek ve ödemeleri yeniden yönlendirmek için bu yöntemi defalarca kullandılar ve çağrı merkezi kimlik doğrulamasının taklit edilebilen ses ve kişisel bilgilere dayandığı gerçeğini istismar ettiler[26].
Ses taklidi tüketici tarafında da kullanılmıştır: Dolandırıcılar kaza mağdurlarını veya hak sahiplerini ararken sigorta temsilcisi gibi davranmakhassas bilgileri ve hatta ödemeleri çalmak için yapay zeka seslerini kullanarak resmi gibi görünmek. Tersine, bir dolandırıcı, bir talep hattındaki bir müşteriyi taklit ederek müşterinin cinsiyeti/yaşıyla eşleşen sahte bir ses kullanarak telefon aracılığıyla bir talepte bulunmakBöylece ses-biyometrik kontroller atlanmış olur. Son dolandırıcılık istatistikleri oldukça ürkütücü: sektör uzmanları 1621TP6Sigortacılara yönelik deepfake dolandırıcılık saldırılarında artış önümüzdeki yıl[27]ve Pindrop'un kaydettiği 2024 yılında sentetik ses saldırılarında 475% artış daha önce de belirtildiği gibi[2]. Bu saldırılar, daha geleneksel siber dolandırıcılık vektörlerini hızla geride bırakıyor.
Telefon görüşmelerinin ötesinde, video tabanlı deepfakes hasar sürecinde ortaya çıkmaktadır. Birçok sigortacı, kayıpları doğrulamak veya talep sahipleriyle uzaktan görüşmek için sanal hasar incelemelerini ve video konferansları (pandeminin hızlandırdığı) benimsedi. Şimdi, dolandırıcılar Bu doğrulamaları kandırmak için yapay zeka avatarlarından ve deepfake videolardan yararlanmak. Talepte bulunanların, taleplerini yerine getirmek için Canlı video görüşmelerinde yapay zeka tarafından oluşturulan avatarlar başka biri gibi görünmek veya tutarsızlık belirtilerini gizlemek için eksperlerle[28]. Örneğin, bir dolandırıcılık şebekesi bir deepfake kullanabilir Akıllı telefon aracılığıyla hasarını gösteren sözde bir hak sahibinin "canlı" videosuAslında kameradaki kişi yapay zeka tarafından sentezlenmiş bir kompozit ya da yüz değiştirici filtreler takan kiralık bir aktördür. Spekülatif ama akla yatkın bir senaryo, bir kişinin deepfake'ini kullanmaktır. Öldü kişi: Bir yıllık gelir veya hayat sigortası dolandırıcılığında, bir aile üyesi, ödemeleri almaya devam etmek için rutin bir yaşam kanıtı araması sırasında yakın zamanda ölen kişinin sahte bir videosunu kullanabilir[29]. Henüz bu türden yüksek profilli bir vaka kamuoyuna yansımamış olsa da, sigortacılar buna hazırlanıyor. Düzenleyiciler de not alıyor - ABD ve Avrupa'da deepfake'lerin kimlik hırsızlığı kapsamında sınıflandırılması ve sigortacılıkta kanıt doğrulama kılavuzlarının güncellenmesi konusunda tartışmalar devam ediyor[30].
Deepfake videoları ve sesleri tespit etmek teknik araçlar olmadan çok zordur. İnsan eksperler, ince dudak senkronizasyonu sorunlarını veya akustik tuhaflıkları ayırt etmek için eğitilmemiştir. Bununla birlikte, bazı durumlarda kırmızı bayraklar ortaya çıkmıştır: örneğin, videoda doğal olmayan göz kırpma veya yüz hataları veya araştırmacıları uyaran bir aramada arka plan ses artefaktları. Yine de genel olarak, deepfake si̇gorta dolandiriciliği henüz başlangiç aşamasindave kovuşturma nadiren devam ediyor - 2023 itibariyle yasal tanımlar belirsizdi ve bir videonun yapay zeka tarafından oluşturulduğunu kanıtlamak uzman analizi olmadan zordu[31]. Bu da dolandırıcılara cezasızlık hissi veriyor. Silahlanma yarışı başladı: sigortacılar artık yapay zeka ile mücadele için adli yapay zekaŞüpheli videoları manipülasyon belirtilerine karşı kare kare incelemek için deepfake tespit algoritmaları kullanmak[24]. Ses biyometrisi sağlayıcıları, özgünlük için spektral desenleri ve ses temposunu analiz eden derin sahte ses dedektörlerini piyasaya sürüyor[32]. Bu savunma teknolojilerini daha sonraki bir bölümde ele alacağız.
Yapay Zeka Destekli Kimlik Avı ve Taklitçilik Dolandırıcılığı
Yapay zeka destekli dolandırıcılığın tamamı hasar departmanı aracılığıyla gerçekleşmez; bazı hedefler müşteriler ve çalışanlar sosyal mühendislik yoluyla. Yapay zeka tarafından hazırlanmış kimlik avı e-postaları ve metinleri sigorta alanında büyük bir tehdit haline gelmiştir. Bu planlarda dolandırıcılar, son derece ikna edici dolandırıcılık iletişimleri oluşturmak için yapay zeka sohbet robotlarını ve çeviri araçlarını kullanıyor. Örneğin, suçlular bir sigorta şirketinin markasını ve yazı stilini taklit ederek poliçe sahiplerine toplu kimlik avı e-postaları gönderebilir, onlara "poliçe iptalini önlemek için acil eylem gerektiğini" söyleyebilir ve onları sahte bir web sitesine yönlendirebilir. Geçmişteki beceriksiz dolandırıcılık e-postalarının aksine, Yapay zeka kusursuz dilbilgisi ve hatta kişiselleştirme sağlarBu da onları çok daha inandırıcı hale getiriyor. Yapay zekanın, sahte bir otomobil sigortası bildiriminde yakın zamanda satın alınan bir otomobile atıfta bulunulması gibi, kimlik avı mesajlarına dahil edilen ayrıntılar için sosyal medyayı kazımak için kullanıldığını gördük.
Başka bir vektör ise Temsilcilerin veya yöneticilerin yapay zeka destekli kimliğine bürünme. Dolandırıcıların bir sigorta acentesi sahibinin sesini klonladığı ve müşterilere banka bilgileri güncellemeleri isteyen sesli mesajlar bıraktığı durumlar olmuştur - etkili bir sesli kimlik avı saldırısı. Benzer şekilde, dahili dolandırıcılık da yapay zeka taklidinden kaynaklanabilir: bir sigortacının finans departmanı, dolandırıcılar deepfake sesli mesaj gönderdiğinde neredeyse kurban oluyordu CEO'dan geldiği iddia edilen Bir fon transferine izin vermek (bazı e-suç sigorta poliçeleri kapsamında yer alan "CEO dolandırıcılığının" bir çeşidi[33]). Liberty Specialty Markets'a göre bu tür yapay zeka güdümlü taklit dolandırıcılıkları 2023 yılında 17% arttı[33]ve artmaya devam etmesi bekleniyor.
Tüketiciler de sentetik medya dolandırıcılığı ile hedef alınıyor sigorta ile bağlantılıdır. Sigorta Dolandırıcılığına Karşı Koalisyon, sigorta eksperi gibi davranan sahtekarların, kaza mağdurlarıyla iletişime geçerek talepleriyle ilgilendiklerini iddia ettiklerini ve ardından acil ödeme veya hassas veri talep etme[23]. Sözde bir temsilciden haber aldıkları için rahatlayan masum müşteriler, özellikle de arayan kişi kazalarının ayrıntılarını biliyorsa (yapay zeka bu ayrıntıları bilgisayar korsanlığından veya kamuya açık kaynaklardan öğrenebilir), buna uyabilirler. Bu taktiklere karşı kamuoyu farkındalığı düşüktür; bu nedenle dolandırıcılığı önleme uzmanları sigortacıları aşağıdakileri yapmaya teşvik etmektedir poliçe sahiplerini arayanların ve e-postaların kimliklerini doğrulama konusunda eğitmek[23][34]. Bankaların müşterilerini kimlik avı konusunda uyarması gibi, 2025 yılında sigortacılar da iletişimlerinde deepfake dolandırıcılığı uyarılarına yer vermeye başlıyor.
Yapay zeka ile geliştirilmiş bu planların ortak noktalarından biri, kolaylıkla temin edilebilen "hizmet olarak dolandırıcılık" kitlerinin kullanılmasıdır[35]. Dark web'de suçlular önceden hazırlanmış deepfake sesler, sahte belge şablonları, kimlik avı e-postası oluşturucuları ve daha fazlasını sağlayan araçları satın alabilir veya bunlara abone olabilirler. Yapay zeka araçlarının bu şekilde demokratikleşmesi şu anlama geliyor düşük beceri̇li̇ dolandiricilar bi̇le sofi̇sti̇ke dolandiricilik saldirilari düzenleyebi̇li̇yor[35]. Sigorta şirketleri için bu, her açıdan gelen daha ikna edici dolandırıcılık girişimleri anlamına geliyor - talepler, müşteri hizmetleri, e-posta, hatta sosyal medya. Bu durum, teknoloji, insan uyanıklığı ve sektörler arası işbirliğini birleştiren çok yönlü bir savunma stratejisine duyulan ihtiyacın altını çiziyor.
Tespit ve Savunma: Yapay Zeka Destekli Bir Yanıt
Yapay zeka odaklı dolandırıcılıkla mücadele için Yapay zeka güdümlü savunma. Sigortacılar bu saldırıya karşı koymak için giderek daha fazla gelişmiş tespit teknolojilerine ve yenilenmiş süreçlere yöneliyor. Özünde, sigortacılar içerik kimlik doğrulama kontrol noktaları sigorta yaşam döngüsü boyunca - sigortalamadan taleplere ve müşteri etkileşimlerine kadar - YZ sahteciliğini ortaya çıkarmak için. Şekil 2, yapay zeka tarafından etkinleştirilen temel dolandırıcılık türlerinin ve bunların yaygınlığının bir dökümünü sunmaktadır ve aşağıdaki bölümler her birinin nasıl tespit edileceğini ve caydırılacağını detaylandırmaktadır.
Şekil 2: 2025 yılında yapay zeka ile geliştirilmiş sigorta dolandırıcılığı türleri (şemaya göre tahmini pay). Sahte görüntüler (üzerinde oynanmış hasar fotoğrafları) ve sentetik kimlikler en büyük kategoriler arasında yer alırken, bunları yapay zeka ile sahte belgeler (örneğin makbuzlar, sertifikalar) ve deepfake ses/video dolandırıcılığı takip etmektedir.
1. Yapay Zeka İçerik Tespit Araçları: Yeni yapay zeka tespit hizmetleri metin, görüntü, ses ve videoları analiz ederek bunların makine tarafından üretilip üretilmediğini veya manipüle edilip edilmediğini belirleyebilir. Örneğin, sigortacılar aşağıdaki gibi çözümlerden yararlanabilir TruthScan'in Yapay Zeka Metin ve Görüntü Dedektörleri Yapay zeka ile yazılmış belgeleri veya üzerinde oynanmış fotoğrafları işaretlemek için 99%+ hassas yapay zeka kullanan[36]. Bir sigorta şirketi bu dedektörleri talep sistemlerine entegre edebilir: bir talep ve kanıt gönderildiğinde, metin açıklaması yapay zeka tarafından oluşturulan dil kalıpları için otomatik olarak taranabilir ve yüklenen tüm görüntüler CGI veya düzenleme belirtilerine karşı taranabilir. Kurumsal sınıf araçlar şunları yapabilir Belgelerde, e-postalarda ve iletişimlerde yapay zeka tarafından oluşturulan metinleri 99% doğrulukla tanımlayın[36]ve benzer şekilde Görsel içeriğin özgünlüğünü sağlamak için yapay zeka tarafından oluşturulan veya manipüle edilen görüntüleri tespit etme[36]. Bu, ChatGPT tarafından üretilen sahte bir kaza anlatısının veya yolculuk ortasında çekilmiş sahte bir hasar fotoğrafının, talep işleme alınmadan önce manuel inceleme için işaretleneceği anlamına gelir. 2025'te sigortacılar bu tür yapay zeka içerik doğrulamasını giderek daha fazla benimsiyor - aslında, Dolandırıcılıkla mücadele uzmanlarının 83%'si 2025 yılına kadar üretken yapay zeka tespitini entegre etmeyi planlıyorACFE anketine göre, bugün sadece 18% kullanıyor.[37][38].
2. Kimlik Doğrulama ve Biyometrik Kontroller: Sigortacılar, sentetik kimliklerle mücadele etmek için KYC protokollerini de yapay zeka ile geliştiriyor. Kimlik doğrulama hizmetleri, başvuru sahibi verilerini birden fazla veritabanına karşı çapraz doğrulayabilir ve canlılık testleriyle yüz tanıma özelliğini kullanabilir. Örneğin, işe alım sırasında kısa bir video özçekimi istemek (ve sağlanan kimlikle yüz eşleştirmesi kullanmak) birçok sentetik kimliği engelleyebilir. Daha da ileri teknoloji ürünü olan TruthScan gibi şirketler, aşağıdakileri yapabilen görüntü adli tıp hizmetleri sunmaktadır Yapay zeka tarafından oluşturulan profil fotoğrafları, avatarlar ve sentetik persona görüntülerini tespit edin - yapay zeka görüntü dedektörleri StyleGAN veya ThisPersonDoesNotExist gibi oluşturucular tarafından yapılan yüzleri tanımlamak için eğitildi[39]. Bir sigortacı, bu tür araçları kullanarak bir hayat sigortası başvuru sahibinin selfie'sinin gerçek bir insan olup olmadığını tespit edebilir. Ses tarafında, sesli biyometrik kimlik doğrulama müşteri hizmetleri aramaları için yardımcı olabilir; modern sesli yapay zeka dedektörleri sentetik sesleri ve ses klonlama girişimlerini tespit etmek gerçek zamanlı olarak[40]. Örneğin, TruthScan'in Yapay Zeka Ses Algılama sistem akustik analiz kullanarak Yapay zeka tarafından üretilen sesleri ve ses sahtekarlıklarını çağrı merkezi personelini kandırmadan önce tanıyın[40]. Bu çözümler bir güvenlik duvarı gibi hareket eder - biri John Doe gibi davranarak ararsa ve ses izi John Doe'nun gerçek sesiyle eşleşmezse (veya bilinen deepfake özellikleriyle eşleşirse), arama işaretlenebilir veya daha fazla kimlik kanıtı istenebilir. Çok faktörlü kimlik doğrulama (e-posta/SMS onayı, tek kullanımlık şifreler, vb.) taklitçilerin üstesinden gelmesi gereken ek engeller ekler.
3. Deepfake Video & Image Forensics: Video kanıtları söz konusu olduğunda, sigortacılar özel adli analizler uygulamaya başlıyor. Gelişmiş yazılımlar derin sahtekarlıkları tespit etmek için video meta verilerini, kare tutarlılığını ve hata seviyelerini analiz edebilir. Bazı araçlar, bir videonun gerçek olduğundan emin olmak için yansımaları, gölgeleri ve fizyolojik ipuçlarını (videoda bir kişinin boğazındaki nabız gibi) inceler. Meta veri adli bilimi ayrıca değerlidir: dosya meta verilerini ve görüntülerdeki veya PDF'lerdeki üretim ayak izlerini incelemek, bir şeyin muhtemelen bir yapay zeka aracı tarafından üretilip üretilmediğini ortaya çıkarabilir[41]. Örneğin, sigortacılar sadece ekran görüntüleri veya basılı kopyalar yerine orijinal fotoğraf dosyalarını (meta veri içeren) talep etmelidir. Zurich'in dolandırıcılık ekibi, görüntü meta verilerindeki anormallikleri ve hata seviyesi analizini fark ederek sahte araç görüntülerini yakalamada başarılı olduğunu belirtti[41]. E-posta dolandırıcılığı dedektörleri aynı şekilde gelen iletişimleri yapay zeka tarafından yazılmış kimlik avı içeriği veya bilinen kötü amaçlı imzalara karşı tarayabilir[42]. Birçok sigorta şirketi artık farkındalığı artırmak için çalışan eğitimlerinde kimlik avı simülasyonları ve yapay zeka tarafından hazırlanmış dolandırıcılık örnekleri kullanıyor.
4. Süreç Değişiklikleri ve İnsan Eğitimi: Teknoloji tek başına sihirli bir değnek değildir. Süreç iyileştirmeleri Yüksek değerli talepler için daha sık rastgele yüz yüze yerinde kontroller veya belirli durumlarda fiziksel dokümantasyon gerekliliği gibi uygulamalar yapılmaktadır. Bazı sigortacılar, yapay zeka dolandırıcılık risk modelinde yüksek puan alan talepler için insan incelemesini yeniden ekleyerek, talepler için tamamen otomatikleştirilmiş doğrudan işlemeyi erteledi. İnsan tarafında ise eğitim çok önemlidir. Dolandırıcılık müfettişleri ve eksperler, YZ tehlike işaretlerini tanımak üzere eğitilmektedir: örneğin, aynı ifadeleri kullanan birden fazla talep (ChatGPT "stili"), gerçek rastgelelikten yoksun görüntüler (örneğin, organik hasar olması gereken yerlerde tekrar eden desenler) veya kulağa hoş gelen sesler neredeyse doğru ama robotik bir tempoya sahip. Sigortacılar da müşterileri eğitiyor: deepfake planları hakkında dolandırıcılık uyarıları gönderiyor ve bir sigorta temsilcisinin kimliğini nasıl doğrulayacaklarını (örneğin, bilinen bir geri arama numarası sağlayarak) tavsiye ediyor.
5. İşbirliği Çabaları: Sektör genelinde işbirliği artıyor. Birleşik Krallık'ta Sigorta Dolandırıcılığı Bürosu ve İngiliz Sigortacılar Birliği yapay zeka dolandırıcılığı konusunda çalışma grupları oluşturdu ve hükümetin Sigorta Dolandırıcılığı Tüzüğü (2024) veri paylaşımını ve ortak girişimleri teşvik ediyor[43]. Küresel olarak, sigortacılar siber güvenlik firmaları ve yapay zeka girişimleri ile ortaklık kuruyor. Özellikle, yeni sigorta ürünleri ortaya çıkıyor: Liberty Mutual bir siber güvenlik KOBİ'ler için özellikle deepfake dolandırıcılığı ve CEO dolandırıcılığını kapsayan e-suç sigortası[44][33]Bu da bu riskin çok gerçek olduğunun altını çiziyor. Bu aynı zamanda sigortacıların kendilerini yapay zeka dolandırıcılığının hem kurbanı hem de çözücüsü olarak bulabilecekleri anlamına geliyor - tespit edilmedikleri takdirde bir deepfake dolandırıcılığı için ödeme yaparken, aynı zamanda bu tür saldırılara maruz kalan başkaları için de teminat sunuyorlar.
Tespit teknolojisinin iş akışlarına entegrasyonu, talep yaşam döngüsünde çok noktalı bir savunma olarak görselleştirilebilir. Gösterildiği gibi Şekil 3'de sigortacılar AI doğrulama adımlarını ekleyebilirler. poli̇çe başvurusu (kimlik belgesi ve selfie kontrolleri yoluyla sentetik kimlikleri taramak için), adresinde talep tesli̇mi̇ (yapay zeka üretimi için yüklenen belgeleri, fotoğrafları veya sesleri otomatik olarak analiz etmek için), sırasında talep inceleme/araştırma (şüpheli kanıtlar üzerinde deepfake adli analiz yapmak ve herhangi bir ses etkileşimini doğrulamak için) ve hemen öncesinde ödeme (alacaklının meşru olduğundan emin olmak için son bir kimlik doğrulaması). Sahtekarlığı erken yakalayarak - ideal olarak işe girişte veya ilk kayıp bildiriminde - sigortacılar soruşturma maliyetlerinden tasarruf eder ve haksız ödemelerden kaçınır.
Şekil 3: Sigorta yaşam döngüsünde yapay zeka tespit noktalarının entegrasyonu. Poliçe başlangıcında, yapay zeka tabanlı kimlik doğrulama, sentetik veya sahte kimlikleri kontrol eder. Bir talep gönderildiğinde, otomatik dedektörler talep metnini, belgeleri ve görüntüleri yapay zeka tarafından oluşturulan içerik için tarar. Talep incelemesi sırasında, özel deepfake ve ses analizi araçları her türlü ses/video kanıtını doğrular. Ödeme yapılmadan önce, biyometrik kimlik doğrulaması yararlanıcının kimliğini onaylar. Bu çok katmanlı yaklaşım, dolandırıcılığın birden fazla aşamada önlenmesine yardımcı olur.
Sigortacılar tüm bu yetenekleri şirket içinde oluşturmak zorunda değiller - birçoğu aşağıdaki gibi kurumsal çözümlere yöneliyor TruthScan'in Yapay Zeka Tespit Paketisigortacı sistemlerine API ile entegre edilebilen bir dizi araç sunmaktadır. Örneğin, TruthScan'in Yapay Zeka Görüntü ve Deepfake Tespit hizmeti 99%'den fazla doğrulukla görüntülerin ve videoların gerçekliğini doğrulamak için kullanılabilir[45]. Onların Yapay Zeka Metin Dedektörü Taleplerde veya e-postalarda yapay zeka ile yazılmış metinleri işaretler[36]ve Yapay Zeka Ses Dedektörü Telefon sahtekarlarını durdurmak için ses klonlama tespiti ve hoparlör doğrulaması sağlar[40]. gibi niş araçlar bile vardır. Sahte Makbuz Dedektörü tahrifat belirtileri veya yapay zeka tarafından oluşturulan yazı tipleri/düzenleri için faturaları/makbuzları anında analiz etmek[46] - Hasarlarda sahte onarım faturalarının yaygınlığı göz önüne alındığında son derece yararlıdır. Bir sigortacı, bu araçların bir kombinasyonunu kullanarak dolandırıcılık tespit oranını büyük ölçüde artırabilir. Bir Fortune 500 sigortacısı şunları yakaladığını bildirdi 97% deepfake girişimi 2024 yılında katmanlı bir yapay zeka tarama yaklaşımı (metin, görüntü, ses) kullanarak ve böylece tahmini \$20M kayıptan kaçınarak[47][48].
Sonuç
Yapay zeka, sigorta dolandırıcılığı savaş alanını küresel ölçekte dönüştürüyor. Dolandırıcılar, tamamen uydurma insanlar ve kazalardan deneyimli profesyonelleri bile kandırabilecek taklitlere kadar her zamankinden daha ikna edici sahtekarlıklar yaratmak için üretken yapay zeka ile yenilikler yapıyor. 2024-2025 verileri, yapay zeka destekli bu planlarda endişe verici bir büyüme olduğunu gösteriyor, ancak aynı zamanda tespit ve önlemeye yatırım yapan sigortacıların bir adım önde olabileceğini de vurguluyor. Birleştirerek son teknoloji yapay zeka algılama teknolojisi - görüntü adli tıp, ses kimlik doğrulama ve metin analizi gibi - güncellenmiş iş akışları ve eğitim ile sektör, dijital süreçlerin getirdiği verimlilikten ödün vermeden riskleri azaltabilir.
Özünde, bu bir teknolojik silahlanma yarışıdır[49]. Bir dolandırıcılık önleme uzmanının belirttiği gibi, "Bu yeni gerçeklikte, uyanıklık ödenmesi gereken bir primdir"[50]. Sigorta şirketleri bir ihtiyat kültürünü teşvik etmeli ve hasar sürecinde güveni korumak için mevcut en iyi araçlardan yararlanmalıdır. Bu, belgelerin, seslerin ve görüntülerin doğruluğunu sigortacıların riski değerlendirmek için kullandıkları aynı titizlikle doğrulamak anlamına gelir. Ayrıca, ortaya çıkan yapay zeka dolandırıcılık taktikleri hakkında istihbarat paylaşmak ve ortaklaşa standartlar geliştirmek için sektör genelinde işbirliği yapmak anlamına gelir (örneğin, gönderilen medya için standart meta veri gereksinimleri veya bilinen sahte kimliklerin sektör kara listeleri).
2025 yılı bir dönüm noktasıdır: sigortacılar Yapay zeka odaklı dolandırıcılığa proaktif olarak uyum sağlayın müşterilerini ve bilançolarını korurken, yanıt vermekte yavaş kalanlar kendilerini manşetlere taşınan dolandırıcılıkların hedefi olarak bulabilirler. Cesaret verici haber ise, karşı koyacak teknolojinin mevcut olması ve hızla olgunlaşmasıdır - dolandırıcıları güçlendiren aynı yapay zeka sigortacıları da güçlendirebilir. Sigortacılar, TruthScan'in talep ve kimlik doğrulama için çok modlu yapay zeka tespit paketi gibi çözümleri uygulayarak, yapay zeka tarafından oluşturulan dolandırıcılık girişimlerinin başarı oranını önemli ölçüde azaltabilirler[51][52]. Bunu yaparken sadece kayıpları önlemekle kalmıyor, aynı zamanda dolandırıcılara da net bir mesaj gönderiyorlar: araçlar ne kadar akıllı olursa olsun, dolandırıcılık ortaya çıkarılacak.
Özetle, yapay zeka güdümlü sigorta dolandırıcılığı zorlu bir mücadeledir ancak aynı derecede akıllı bir savunma ile karşılanabilir. Uyanıklık, çapraz fonksiyonel strateji ve doğru teknoloji ortaklarıyla sigorta endüstrisi, işinin kalbindeki temel vaadi sürdürmeye devam edebilir - yalnızca meşru talepleri ödemek ve bunu giderek dijitalleşen bir dünyada hızlı ve güvenli bir şekilde yapmak.
Referanslar:
- İngiliz Sigortacılar Birliği - Dolandırıcılık istatistikleri 2023[53][54]
- Allianz ve Zurich'ten yapay zeka kaynaklı "sığ sahte" hasar artışına ilişkin açıklama The Guardian, 2024[4][11]
- Facia.ai - "Deepfake Sigorta Dolandırıcılığı: Yapay Zeka Kuralları Nasıl Yeniden Yazıyor?" Ekim 2025[55][56]
- Sigorta Dolandırıcılığına Karşı Koalisyon - Sigortacılıkta Sentetik Dolandırıcılık (Quantexa), Aralık 2024[21][17]
- RGA - "Dolandırıcılıkla Mücadelenin Yeni Sınırı: Sentetik Kimlikler," Haziran 2025[15][16]
- Pindrop - Ses Dolandırıcılığı Raporu, FierceHealthcare aracılığıyla, Haziran 2025[2][3]
- Sayıları Çevirmek - "Top Financial Fraud Schemes 2025," Ekim 2025[1][57]
- TruthScan - Yapay Zeka Algılama Platformu (hizmetlere genel bakış), 2025[51][52]
- TruthScan - AI Image Detector ürün sayfası, 2025[45][39]
- TruthScan - AI Voice Detector ürün sayfası, 2025[40]
- TruthScan - Sahte Makbuz Dedektörü ürün sayfası, 2025[46]
- Liberty Specialty Markets - Deepfake/Siber Dolandırıcılık Sigortası Basın Bülteni, Mart 2025[33]
- Facia.ai - Blog: Sigorta Dolandırıcılığını Önleme Silahlanma Yarışı, 2025[24][32]
- Insurance Business UK - "Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler motor dolandırıcılığı için kullanılıyor," Nisan 2025[7][58]
- The Guardian - "Sahte araba hasarı fotoğrafları sigortacıları alarma geçirdi," Mayıs 2024[9][12]
[1] [35] [57] 2025 Finansal Dolandırıcılık Planları: Yapay Zeka Tehditleri ve Kırmızı Bayraklar
https://www.turningnumbers.com/blog/top-financial-fraud-schemes-of-2025
[2] [3] [25] [26] 2024'te sesli saldırılardan kaynaklanan sigorta dolandırıcılığı 19% arttı
https://www.fiercehealthcare.com/payers/insurance-fraud-increased-19-synthetic-voice-attacks-2024
[4] [9] [10] [11] [12] Dolandırıcılar İngiltere'deki sigorta dolandırıcılığında sahte hasar eklemek için araç fotoğraflarını düzenliyor | Sigorta sektörü | The Guardian
[5] [6] [7] [8] [43] [53] [54] [58] Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler artık motor sigortası dolandırıcılığı için kullanılıyor - rapor | Insurance Business UK
[13] [14] [15] [16] Dolandırıcılıkla Mücadelenin Yeni Sınırı: Sentetik kimlikler ve yapay zeka silahlanma yarışı | RGA
[17] [18] [19] [20] [21] [22] JIFA: Sentetik Dolandırıcılık: Sentetik Dolandırıcılık Halihazırda Ekosistemlerindeyken, Sigortacıların Bankalar Gibi Düşünmesi Gerekiyor - InsuranceFraud.org
https://insurancefraud.org/publications/jifa-synthetic-fraud/
[23] [24] [28] [29] [30] [31] [32] [34] [41] [49] [50] [55] [56] Deepfake Sigorta Dolandırıcılığı: Yapay Zeka Sigorta Taleplerinin Kurallarını Nasıl Yeniden Yazıyor?
https://facia.ai/blog/deepfake-insurance-fraud-how-ai-is-rewriting-the-rules-of-insurance-claims/
[27] [48] Sessiz Tehdit: Sigorta Dolandırıcılığı Neden Telefon Hattına Taşınıyor?
https://www.modulate.ai/blog/the-silent-threat-why-insurance-fraud-is-moving-to-the-phone-line
[33] [44] KOBİ'ler için e-suç sigortası CEO dolandırıcılığını ve deepfakes'i hedef alıyor - LSM | Insurance Business UK
[36] [42] [51] TruthScan - Kurumsal Yapay Zeka Tespiti ve İçerik Güvenliği
[37] Çalışma: Dolandırıcılıkla Mücadele Eden Her 10 Kişiden 8'i 2025 Yılına Kadar Üretken Yapay Zekayı Kullanmayı Bekliyor
[38] 2024 Dolandırıcılıkla Mücadele Teknolojisi Kıyaslama Raporundan İçgörüler
[39] [45] Yapay Zeka Görüntü Dedektörü | Sahte ve Manipüle Edilmiş Fotoğrafları Tespit Ediyor - TruthScan
https://truthscan.com/ai-image-detector
[40] [52] Deepfakes ve Ses Klonlama için Yapay Zeka Ses Dedektörü | TruthScan
https://truthscan.com/ai-voice-detector
[46] TruthScan Sahte Makbuz Dedektörü | Makbuzun Gerçekliğini Doğrulayın
https://truthscan.com/fake-receipt-detector
[47] Fortune 500 Sigorta Şirketi 97% Derin Sahteciliği Tespit Etti ve Sentetik ...