人工智能驱动的保险欺诈：2025 年趋势与对策

保险欺诈正在进入一个由人工智能驱动的新时代。老练的诈骗团伙和单打独斗的骗子都在利用人工智能生成工具制造虚假索赔、合成身份、深度伪造证据和极具说服力的冒名顶替骗局。本白皮书探讨了 2025 年人工智能驱动的保险欺诈的最新趋势--从人工智能生成的索赔和文件到深度伪造语音诈骗--并概述了保险公司如何应对。我们为需要了解这一快速发展的威胁环境的核保人员、欺诈调查人员、网络安全团队、理赔经理和 C-suite 领导者提供了最新数据、真实案例和战略见解。

威胁的规模： 人工智能带来的欺诈正在激增。2025 年的一份法务会计报告发现 目前，人工智能驱动的欺诈占所有数字金融欺诈的一半以上[1].特别是在保险方面，语音安全公司 Pindrop 观察到了以下情况 475% 2024 年保险公司合成语音欺诈攻击增加导致保险欺诈尝试总数同比增长 19%[2].保险公司面临着大约 欺诈风险比银行高 20 倍部分原因是在索赔中严重依赖文件、图像和语音验证[3].下图 1 显示了从 2022 年到 2025 年人工智能增强型保险欺诈事件的爆炸性增长，因为多份行业报告显示，检测到的人工智能参与欺诈的百分比逐年以三位数或四位数增长。

图 1：人工智能增强型保险欺诈案件迅速增加（2022-2025 年指数增长）。行业数据表明，在欺诈性索赔中发现的人工智能生成内容呈指数级增长，尤其是自 2023 年以来。[4][2]

人工智能生成的索赔和伪造证据

最流行的趋势之一是使用生成式人工智能来制作 完全是捏造的保险索赔.利用先进的人工智能文本生成器，欺诈者只需点击一下按钮，就能写出逼真的事件描述、医疗报告或警方陈述。这些人工智能撰写的叙述往往读起来精炼可信，让理赔人员难以发现其中的矛盾之处。例如，欺诈者利用 ChatGPT 起草详细的事故描述或受伤报告，听起来既专业又令人信服--而这曾是一项需要大量精力和写作技巧的任务。

更令人担忧的是，犯罪分子现在将这些虚假叙述与 人工智能生成的辅助证据.图像生成模型（如 Midjourney 或 DALL-E）和编辑工具可以生成逼真的损坏和受伤照片。根据行业报告，一些驾驶员已经开始 提交人工智能生成的图像，在汽车索赔中夸大车辆损坏程度[5].生成式人工智能可以生成一张从未真实存在过的汽车残骸或被洪水淹没的房屋的照片。这些图像 通常比旧版 Photoshop 技术更逼真[6]因此，肉眼很难发现它们。2025 年 4 月，苏黎世保险公司注意到以下情况的索赔有所增加 篡改的发票、捏造的维修估算和数码篡改的照片包括以下情况 人工智能将车辆登记号植入残损汽车的图像中[7][8].这些伪造证据与人工智能精心撰写的索赔表结合在一起，就能通过人工审核。

在英国发生的一起引人注目的案件中，诈骗分子利用一个 在社交媒体上发布一张工匠面包车的照片，并使用人工智能添加一个破裂的保险杠然后将其与一张价值 1,000 英镑的假维修发票一起提交，作为虚假车祸索赔的一部分[9].当调查人员注意到以下情况时，才发现了这个骗局一样车主 Facebook 页面上的面包车照片（损坏前[10].这说明了一个更广泛的现象：保险人报告说 300% 在 "肤浅伪造 "图像编辑中跳转 (仅用一年时间（2021-2022 年与 2022-2023 年相比）就能完成（简单的数字处理，以增加损坏或改变细节）[4].安联英国公司在 2024 年警告说，数码照片失真和伪造证件 "有成为冲击保险业的最新大骗局的所有迹象"。[4].苏黎世索赔欺诈主管同样认为 过去需要上演的车祸，现在完全可以在电脑后面完成 - 骗子可以通过伪造的全损照片和报告，"在键盘后面制造虚假索赔，榨取巨额资金"。[11][12].这种转变不仅增加了虚假索赔的数量，也降低了潜在欺诈者的准入门槛。

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汽车之外、 财产和意外事故索赔 在人工智能的辅助下，损失不断膨胀。有报道称，有人伪造照片购买旅行保险（如行李 "损坏 "或伪造盗窃现场），还有人伪造人工智能生成的收据，用于购买从未购买过的昂贵物品。 生命和健康索赔 也不能幸免--欺诈者制造了假冒的 医疗账单和死亡证明 使用人工智能伪造文件。事实上，苏黎世注意到深度伪造技术被用于创建 完全虚构的工程师评估和医疗报告 在索赔包中[11].这些人工智能生成的文件往往带有逼真的徽标和签名，与真正的文件无法区分。人寿保险公司正在关注的一个问题是 讣告和死亡证明欺诈人工智能：犯罪分子可以利用人工智能制作虚假的讣告或医生信，以支持实际上仍然活着的人（或根本就不存在的人，这将在下文讨论）的死亡索赔。

合成保单持有人和身份

也许最隐蔽的发展是 合成身份欺诈 在保险方面。合成身份欺诈是指通过将真实数据（盗用的社会安全号码、地址等）与捏造的细节（假名字、假身份证件）相结合，虚构一个人或实体。人工智能的进步使生成以下信息变得轻而易举 为不存在的人建立逼真的个人档案，包括照片和 ID[13][14].欺诈者现在可以通过算法制造出一个完全虚假的客户，以他们的名义购买保单，之后再以这个虚假身份提出索赔或保单利益。

在人寿保险领域，合成身份计划已经飙升.2025 年的行业研究估计合成身份欺诈的成本为 每年超过 $300 亿美元占 所有身份欺诈案件中的 80-85% 整个金融服务[15][16].人寿保险公司受到的打击尤为严重：众所周知，骗子们已经 为一个虚构的人购买人寿保险，然后在纸上 "干掉 "这个人，领取死亡抚恤金[17].例如，欺诈者可能会伪造一个名为 "无名氏 "的客户，支付一年的保费，然后用伪造的死亡证明和无名氏过早死亡的讣告提交理赔申请。由于身份是精心建立的（信用记录、公共记录等），死亡理赔看起来是合法的--直到找不到真正的尸体或真正的亲属。当诈骗被发现时，犯罪者早已携款逃之夭夭。

合成身份计划也困扰着 医疗保险和汽车保险.犯罪团伙通过以下方式制造 "科学怪人 "身份 使用儿童或老人的社会保障号（没有信用记录），再加上人工智能生成的姓名和驾照[15].然后 为这些假冒者购买医疗保险或汽车保险，并在不久后提出大额索赔.一种变体是辛迪加建立 假冒企业（空壳公司） - 例如，虚假的卡车运输公司--并为其购买商业保险，但随后却以伪造的事故或虚假的雇员受伤为由进行索赔[18][19].由于企业只存在于纸面上（由人工智能生成商业登记和纳税 ID），因此，这 "基于实体的 "合成欺诈 往往在赔付后才发现[18][20].

为什么合成身份如此有效？首先，它们往往能通过自动身份验证检查。征信机构和 KYC 系统可能会发现 无红旗 因为该身份包含一些真实有效的数据（例如，一个真实的 SSN，且无不良记录）[21].与此同时，人工智能生成的个人资料照片和身份证扫描看起来完全真实--如今的人工智能可以生成人脸，甚至先进的面部识别技术也可能将其视为真实的人脸。结果就是 大多数自动系统将这些配置文件识别为合法文件 而欺诈行为只有在遭受重大损失后才会被发现（如果有的话[22].

现实世界的影响： RGA 报告称 人寿保险中的合成身份欺诈现在每年给该行业造成约 $30B 的损失 并自 2020 年以来增长了近 400%[15][16].据美国联邦贸易委员会估计，合成 ID 占身份欺诈事件的绝大多数[16].这些损失最终打到了诚实的投保人的钱包里--由于保险公司承担了更大的欺诈负担，估计每个家庭每年都要多\$700 的保费。[15].保险公司的应对措施是加强入职和理赔时的验证：实施身份关联数据库检查，监控同一地址是否有多份保单，甚至进行 "真实性 "测试（自拍视频检查，以确保理赔人是真实的人，而不仅仅是人工智能图像）。[23][24].但正如我们将看到的，欺诈者正在下一个领域利用人工智能进行反击：深度伪造声音和视频。

伪造声音和视频索赔

人工智能生成 音视频深度伪造 为保险欺诈增添了令人震惊的新内容。2023 年和 2024 年，发生了几起犯罪分子利用 语音克隆 这种手法最初出现在银行抢劫案中（如 2020 年盗取 $35 万美元的臭名昭著的深假 CEO 电话案），但现在已蔓延到保险业。欺诈者正在克隆投保人、医生或理赔人员的声音，并利用他们进行社交工程诈骗。Pindrop 的 2024 年分析报告警告说 "深度伪造、合成语音技术和人工智能驱动的诈骗正在重塑欺诈格局"。语音欺诈 以前所未有的速度扩展[25].他们发现保险呼叫中心遭到了使用深度伪造语音的海外不良行为者的轰炸：例如，来电者会提供真实投保人被盗的 SSN 和个人数据，如果座席人员接听了电话，就会显示"......"。 来电者的人工智能克隆语音可以通过基于知识的身份验证欺骗座席人员 并要求欺诈性付款[26].在西海岸一家保险公司的案例中，攻击者利用呼叫中心的身份验证依赖于语音和个人信息这一事实，多次使用这种方法试图接管账户并重定向赔付。[26].

消费者方面也使用了语音冒充：诈骗者给事故受害者或受益人打电话时 冒充保险代表例如，诈骗者可能会使用人工智能声音，让人听起来像官方人士，从而骗取敏感信息甚至付款。相反，欺诈者可能会在理赔热线上冒充客户，以 使用与客户性别/年龄相匹配的深沉假声，通过电话申请索赔从而绕过声纹生物识别检查。最近的欺诈统计数据令人警醒：行业专家预计，到 2015 年，全球欺诈率将达到 20%。 162% 针对保险公司的深度伪造欺诈攻击增长 来年[27]而 Pindrop 则记录了 475% 2024 年合成语音攻击激增 如前所述[2].这些攻击迅速超过了传统的网络欺诈手段。

电话之外、 基于视频的深度伪造 在理赔过程中出现了许多新技术。许多保险公司采用虚拟理赔检查和视频会议（大流行病加速了这一进程）来核实损失或远程询问索赔人。现在，欺诈者正在 利用人工智能头像和深度伪造视频来骗过这些验证.有报告称，索赔人使用了 实时视频通话中的人工智能生成头像 为了伪装成其他人或掩盖不一致的迹象，与理算师一起工作[28].例如，诈骗团伙可能会使用深度伪造的 所谓的索赔人通过智能手机展示其损失的 "现场 "视频而事实上，镜头中的人是人工智能合成的，或者是一个戴着改变面容滤镜的雇佣演员。一种推测但貌似合理的情况是使用深度伪造的已故人：在年金或人寿保险欺诈中，家庭成员可能会在例行的生命证明电话中使用刚去世的人的深度伪造视频，以继续领取赔款[29].虽然目前还没有高调公布此类案件，但保险公司正严阵以待。 监管机构也注意到 - 美国和欧洲正在讨论将深度伪造归类为身份盗窃，并更新保险证据核实准则[30].

在没有技术工具的情况下，检测深度伪造视频和音频非常具有挑战性。人工理赔员没有受过训练，无法辨别细微的唇音同步问题或声音怪异之处。不过，在某些情况下也会出现一些警示信号：例如，视频中不自然的眨眼或面部瑕疵，或者通话中的背景音频干扰，这些都会给调查人员提供线索。但总的来说 深度伪造保险欺诈仍处于早期阶段截至 2023 年，法律定义尚不明确，如果没有专家分析，很难证明视频是人工智能生成的。[31].这让欺诈者有一种逍遥法外的感觉。军备竞赛正在进行：保险公司正在转向 法医人工智能对抗人工智能利用深度伪造检测算法，逐帧仔细检查可疑视频，查找操纵痕迹[24].声纹生物识别技术供应商正在推出深度假声检测器，该检测器可分析频谱模式和声调，以辨别真伪[32].我们将在后面的章节中讨论这些防御技术。

人工智能增强型网络钓鱼和假冒欺诈

并非所有的人工智能欺诈都是通过理赔部门进行的；有些目标是 客户和员工 通过社会工程学。 人工智能制作的钓鱼邮件和短信 已成为保险领域的一大威胁。在这些阴谋中，欺诈者利用人工智能聊天机器人和翻译工具生成极具说服力的诈骗通信。例如，犯罪分子可以假冒保险公司的品牌和写作风格，向投保人群发网络钓鱼电子邮件，告诉他们 "需要采取紧急行动防止保单被取消"，并将他们引导到一个虚假网站。与过去笨拙的诈骗电子邮件不同、 人工智能确保语法无懈可击，甚至个性化使其更加可信。我们已经看到人工智能被用于在社交媒体上搜索细节，并将其编织到鱼叉式网络钓鱼信息中，例如在虚假的汽车保险通知中提及最近购买的汽车。

另一个矢量是 人工智能辅助假冒特工或高管.在一些案例中，骗子克隆了一家保险代理公司老板的声音，并给客户留下语音邮件，要求更新银行信息--这实际上是一种语音钓鱼攻击。同样，内部欺诈也可能源于人工智能假冒：一家保险公司的财务部门差点成为受害者，因为欺诈者发送了一条深度伪造的音频信息 据称来自首席执行官 授权资金转账（"首席执行官欺诈 "的一种变体，现在某些电子犯罪保单已将其纳入承保范围[33]).根据自由专业市场公司（Liberty Specialty Markets）的数据，2023 年这类人工智能驱动的冒名顶替诈骗案将增加 17%。[33]而且预计还会继续上升。

消费者也成为合成媒体诈骗的目标 与保险挂钩。反保险欺诈联盟指出，有冒充保险理赔员的骗子与事故受害者联系，声称正在处理他们的索赔，然后 要求立即付款或提供敏感数据[23].毫无戒心的客户听到所谓代表的来电后会如释重负，特别是如果来电者知道他们的事故细节（人工智能可以从黑客或公共来源收集到这些细节），他们可能会顺从来电者的要求。公众对这些伎俩知之甚少，因此防欺诈专家敦促保险公司 教育投保人核实来电者和电子邮件的身份[23][34].正如银行向客户发出有关网络钓鱼的警告一样，2025 年的保险公司也开始在其通信中加入深假诈骗警告。

这些人工智能强化方案的一个共同点是使用现成的 "欺诈即服务 "工具包[35].在暗网上，犯罪分子可以购买或订阅提供预制深度伪造语音、伪造文件模板、钓鱼电子邮件生成器等的工具。这种人工智能工具的民主化意味着 即使是低技能的骗子也能发动复杂的欺诈攻击[35].对于保险公司来说，这意味着从理赔、客户服务、电子邮件甚至社交媒体等各个角度都会出现大量更有说服力的欺诈企图。这凸显了多管齐下的防御策略的必要性，即结合技术、人力警惕和跨行业合作。

检测与防御：人工智能驱动的应对措施

打击人工智能驱动的欺诈需要 人工智能驱动的防御.保险公司越来越多地采用先进的检测技术和改进的流程来应对这一冲击。从本质上讲，保险公司必须将 内容验证检查点 在整个保险生命周期中，从承保到理赔再到客户互动，都能嗅出人工智能伪造的痕迹。图 2 提供了人工智能促成的主要欺诈类型及其普遍性的细分，以下各节将详细介绍如何检测和阻止每一种欺诈。

图 2：2025 年人工智能增强型保险欺诈类型（按方案估算的份额）。假图像（篡改的损坏照片）和合成身份是最大的类别，其次是人工智能伪造文件（如收据、证书）和深度伪造音频/视频诈骗。

1.人工智能内容检测工具： 新的人工智能检测服务可以分析文本、图像、音频和视频，以确定它们是否由机器生成或被篡改。例如，保险公司可以利用以下解决方案 TruthScan 的人工智能文本和图像检测器 其中使用 99%+ 精确人工智能来标记人工智能编写的文件或篡改的照片[36].保险公司可以将这些检测器集成到他们的理赔系统中：在提交理赔申请及其证据时，可以自动扫描文本描述，查找人工智能生成的语言模式，还可以扫描任何上传的图片，查找 CGI 或编辑的蛛丝马迹。企业级工具可以 准确 99% 地识别文档、电子邮件和通信中人工智能生成的文本[36]同样 检测人工智能生成或篡改的图像，确保视觉内容的真实性[36].这意味着，由 ChatGPT 制作的虚假事故叙述或中途伪造的损坏照片将在理赔前被标记为人工审核。2025 年，保险公司正在越来越多地采用这种人工智能内容验证--事实上，它是一种新型的人工智能技术、 83%的反欺诈专业人员计划在2025年前整合生成式人工智能检测技术根据 ACFE 的一项调查，目前仅有 18% 在使用它[37][38].

2.身份验证和生物识别检查： 为了解决合成身份问题，保险公司也在利用人工智能加强 KYC 协议。身份验证服务可以根据多个数据库交叉验证申请人数据，并使用面部识别和有效性测试。例如，要求在入职过程中进行简短的视频自拍（并与所提供的身份证件进行人脸比对），就可以阻止许多合成身份证件。更高科技的是，TruthScan 等公司提供的图像取证技术可以 发现人工智能生成的个人资料照片、头像和合成角色图像 - 他们的人工智能图像检测器是 经过训练，可识别由 StyleGAN 或 ThisPersonDoesNotExist 等生成器生成的人脸[39].通过部署此类工具，保险公司可以检测人寿保险申请人的自拍照是否为真人。语音方面 语音生物识别认证 现代语音 AI 检测器能够帮助客户服务呼叫 识别合成声音和克隆声音的尝试 实时[40].例如，TruthScan 的 人工智能语音检测 系统利用声学分析 在人工智能生成的声音和音频深度伪造欺骗呼叫中心工作人员之前识别它们[40].这些解决方案就像一道防火墙--如果有人冒充无名氏拨打电话，而其声纹与无名氏的真实声音不符（或与已知的深度伪造特征相符），则可标记该电话或要求提供进一步的身份证明。多因素身份验证（电子邮件/短信确认、一次性密码等）为冒充者增添了更多障碍。

3.Deepfake 视频与图像取证： 在视频证据方面，保险公司开始采用专门的取证分析方法。先进的软件可以分析视频元数据、帧一致性和误差水平，以检测深度伪造。有些工具会检查反射、阴影和生理线索（如视频中人喉部的脉搏），以确保视频的真实性。 元数据取证 也很有价值：检查文件元数据和图像或 PDF 文件中的生成足迹可以揭示某些内容是否可能是由人工智能工具生成的[41].例如，保险公司应要求提供原始照片文件（包含元数据），而不仅仅是截图或打印副本。苏黎世的欺诈团队指出，通过注意图像元数据中的异常和错误级别分析，他们成功地捕捉到了伪造的汽车图片[41]. 电子邮件欺诈探测器 同样可以扫描入站通信，查找人工智能编写的网络钓鱼内容或已知恶意签名的迹象[42].现在，许多保险公司都在员工培训中进行网络钓鱼模拟和人工智能诈骗示例，以提高员工的防范意识。

4.流程变革和人员培训： 技术本身并不是万能的。 流程改进 目前，保险公司正在采取更多措施，例如对高额索赔进行更频繁的随机现场抽查，或在某些情况下要求提供实物文件。一些保险公司推迟了理赔的全自动直通式处理，对在人工智能欺诈风险模型中得分较高的理赔重新进行人工审核。在人力方面，培训至关重要。欺诈调查人员和理赔人员正在接受培训，以识别人工智能红旗：例如，使用相同措辞（ChatGPT "风格"）的多个索赔、缺乏真正随机性的图像（例如，本应是有机损害的重复模式），或听起来像"...... "的声音（例如，"......"）。险些但有机器人的节奏。保险公司也在教育客户：发送有关深度伪造计划的欺诈警报，并建议如何验证保险代表的身份（例如，提供已知的回拨号码）。

5.合作努力： 全行业的合作正在不断加强。在英国，保险欺诈局和英国保险公司协会成立了人工智能欺诈工作组，政府的 保险欺诈宪章》（2024 年） 正在促进数据共享和联合倡议[43].在全球范围内，保险公司正在与网络安全公司和人工智能初创企业合作。值得注意的是，新的保险产品正在出现：Liberty Mutual 推出了一款 为中小企业提供电子犯罪保险，专门承保深度伪造诈骗和首席执行官欺诈行为[44][33]这表明这种风险是真实存在的。这也意味着，保险公司可能会发现自己既是人工智能欺诈的受害者，也是受害者的解决者--如果未被发现，则会对深度伪造的骗局进行赔付，但同时也会为遭受此类攻击的其他人提供保险。

将检测技术整合到工作流程中，可以形象地理解为索赔生命周期中的多点防御。如图所示 图 3保险人可在以下位置插入人工智能验证步骤 政策应用 (通过检查身份证件和自拍照筛查合成身份），在 提交索赔 (自动分析上传的文档、照片或音频以生成人工智能），在 索赔审查/调查 (对可疑证据进行深度伪造取证分析，并验证任何语音交互），以及在赔款 (最后的身份验证，以确保收款人是合法的）。通过及早发现欺诈行为（最好是在入职或首次通知损失时），保险公司可节省调查成本并避免错误赔付。

图 3：保险生命周期中人工智能检测点的整合。在投保时，基于人工智能的身份验证可检查合成或虚假身份。提交理赔申请时，自动检测器会扫描理赔文本、文件和图像，检查是否有人工智能生成的内容。在理赔审查期间，专门的深度伪造和语音分析工具会验证任何音频/视频证据。在赔付之前，生物识别身份验证会确认受益人的身份。这种多层次的方法有助于在多个阶段拦截欺诈行为。

保险公司不必在内部建立所有这些功能，许多保险公司正在转向企业解决方案，如 TruthScan 的人工智能检测套件该系统提供一系列可与保险公司系统进行 API 集成的工具。例如 TruthScan 的人工智能图像和深度伪造检测服务 可用于验证图像和视频的真实性，准确率超过 99%[45].他们 人工智能文本检测器 在索赔或电子邮件中标记人工智能撰写的文本[36]而 人工智能语音检测器 提供语音克隆检测和扬声器验证功能，阻止电话冒名顶替者[40].甚至还有一些利基工具，如 假收据检测器 即时分析发票/收据，查找篡改痕迹或人工智能生成的字体/版式[46] - 鉴于理赔中虚假维修账单的普遍存在，该工具极为有用。通过综合运用这些工具，保险公司可以大幅提高欺诈检测率。一家《财富》500 强保险公司报告说，他们发现了 97% 次深度伪造尝试 在 2024 年使用分层人工智能筛选方法（文本、图像、语音），从而避免约 $.2 亿的损失[47][48].

结论

人工智能正在改变全球范围内的保险欺诈战场。欺诈者正在利用生成式人工智能进行创新，制造出比以往任何时候都更令人信服的假象--从完全捏造的人物和事故，到甚至可以欺骗经验丰富的专业人士的冒名顶替。2024-2025 年的数据显示，这些由人工智能推动的骗局增长速度惊人，但同时也突出表明，投资于检测和预防的保险公司可以领先一步。通过将 尖端的人工智能检测技术 - 通过更新工作流程和教育，业界可以在不牺牲数字流程带来的效率的前提下降低风险。

其核心是一场技术军备竞赛[49].正如一位防欺诈专家所指出的那样、 "在这一新的现实中，警惕是必须付出的代价"[50].保险公司必须培养一种警惕文化，并利用现有的最佳工具来维护理赔过程中的信任。这意味着要像承保人评估风险一样，严格核实文件、声音和图像的真实性。这还意味着要在整个行业开展合作，分享关于新兴人工智能欺诈策略的情报，并共同制定标准（例如，提交媒体的标准元数据要求，或已知虚假身份的行业黑名单）。

2025 年是一个临界点：那些 主动适应人工智能驱动的欺诈行为 而那些反应迟缓的保险公司则可能成为头条新闻的诈骗目标。令人欣慰的是，反击技术已经存在，而且正在迅速成熟--赋予欺诈者权力的人工智能同样可以赋予保险公司权力。通过实施 TruthScan 用于索赔和身份验证的多模式人工智能检测套件等解决方案，保险公司可以显著降低人工智能生成的欺诈企图的成功率。[51][52].这样做不仅能防止损失，还能向潜在的欺诈者发出一个明确的信息：无论欺诈工具多么高明、 欺诈行为将被揭露.

总之，人工智能驱动的保险欺诈是一项艰巨的挑战，但同样可以通过智能防御来应对。只要保持警惕、制定跨职能战略并与合适的技术合作伙伴合作，保险业就能继续坚持其业务核心的基本承诺--只支付合法赔款，并在日益数字化的世界中迅速、安全地完成这项工作。

参考资料

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TruthScan - 人工智能检测平台（服务概述）、 2025[51][52]
TruthScan - AI 图像检测器产品页面、 2025[45][39]
TruthScan - 人工智能语音检测器产品页面、 2025[40]
TruthScan - 假收据检测器产品页面、 2025[46]
自由专业市场 Deepfake/Cyber Fraud Insurance 新闻稿、 2025 年 3 月[33]
Facia.ai - 博客：保险欺诈预防军备竞赛、 2025[24][32]
英国保险业务 "人工智能生成的图像被用于汽车欺诈"。 2025 年 4 月[7][58]
卫报 "伪造的汽车损坏照片给保险公司敲响了警钟"。 2024 年 5 月[9][12]