Sfałszowane lub zmodyfikowane zdjęcia przedstawiają „dowody” – od miejsc wypadków po paragony – wykorzystywane do wspierania nieuczciwych roszczeń ubezpieczeniowych. Ubezpieczyciele mierzą się z nowymi oszustwami: obrazami generowanymi przez AI
Oszustwa ubezpieczeniowe są nieuniknione. Większość firm godzi się z tym, uwzględniając nadużycia w kalkulacji składek dla klientów, aby amortyzacja stanowiła część kosztu produktu ubezpieczeniowego. Celem ubezpieczycieli jest znalezienie właściwej równowagi – skuteczne zapobieganie oszustwom bez zrażania do siebie uczciwych i zaufanych klientów. Jednak era sztucznej inteligencji przyniosła nowe źródło oszustw, które zagraża tej równowadze, czyniąc wyłudzenia prostszymi, łatwiejszymi i bardziej powszechnymi. Chodzi o obrazy zmodyfikowane lub nawet całkowicie wygenerowane przy użyciu AI w celu zgłoszenia fałszywego roszczenia ubezpieczeniowego.
Szybko rosnące zagrożenie
Szacuje się, że oszustwa ubezpieczeniowe kosztują polskich konsumentów około 675 mln zł rocznie, a około jedna na dziesięć szkód majątkowych i komunikacyjnych wiąże się z nadużyciami. W ubiegłym roku duża platforma krótkoterminowego wynajmu noclegów odkryła, że jeden z gospodarzy wykorzystał cyfrowo zmanipulowane zdjęcia, aby niesłusznie oskarżyć najemcę o spowodowanie szkód o wartości kilkunastu tysięcy złotych.
Czy osoby zajmujące się zwalczaniem oszustw są na to przygotowane? Niedawne badanie przeprowadzone przez Association of Certified Fraud Examiners oraz SAS wykazało, że jedynie 7% specjalistów ds. przeciwdziałania nadużyciom uważa, że ich organizacja jest przygotowana w stopniu większym niż umiarkowany do wykrywania lub zapobiegania oszustwom wspieranym przez AI. Wśród respondentów z branży ubezpieczeniowej nikt nie zadeklarował poziomu pewności wyższego niż umiarkowany.
– Generatywna sztuczna inteligencja radykalnie obniżyła koszt i próg wejścia w oszustwa ubezpieczeniowe. Dziś do stworzenia wiarygodnie wyglądającej dokumentacji szkody nie są już potrzebne żadne zaawansowane umiejętności techniczne. Brak skutecznego systemu antyfraudowego oznacza wzrost kosztów oszustw, które ostatecznie zostaną przeniesione na uczciwych klientów w postaci jeszcze wyższych składek, a w dłuższej perspektywie mogą również osłabić zaufanie do rynku ubezpieczeniowego i utrudnić sprawną wypłatę odszkodowań tym, którym naprawdę się należą. – mówi Marcin Nadolny, Head of Fraud & Compliance Solutions, SAS EMEA.
Prosty eksperyment przeprowadzony przez Adama Halla, specjalistę ds. wykrywania oszustw ubezpieczeniowych w SAS, pokazuje, jak generatywna sztuczna inteligencja może w ciągu kilku sekund stworzyć wiarygodnie wyglądające sceny kolizji drogowych. Efekty bardzo przypominają metody stosowane już dziś przez oszustów i zorganizowane grupy przestępcze w celu wprowadzania ubezpieczycieli w błąd. Dobra wiadomość jest taka, że SAS oferuje również rozwiązania umożliwiające skuteczną walkę z tym problemem.
Jak pozostać o krok przed oszustami: wykrywanie obrazów syntetycznych
Co mogą zrobić ubezpieczyciele? Podczas konferencji SAS Innovate poświęconej danym i sztucznej inteligencji, ekspert SAS, Robert Blanchard, przedstawił możliwości technologii do wykrywania obrazów syntetycznych. Zaprezentował przypadek klienta z branży ubezpieczeniowej, który zwrócił się do SAS o pomoc w rozwiązaniu problemu gwałtownego wzrostu liczby fałszywych zdjęć paragonów.
W oparciu o platformę SAS® Fraud Decisioning, firma SAS stworzyła autonomiczny system przesiewowej analizy oszustw, łączący widzenie komputerowe, optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) oraz rozumowanie z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM). Rozwiązanie umożliwia szybkie wykrywanie syntetycznie generowanych lub zmanipulowanych obrazów, zanim zostaną one wykorzystane w procesie podejmowania decyzji dotyczących roszczeń. Choć system opracowano z myślą o branży ubezpieczeniowej, Blanchard podkreśla, że można go z łatwością zastosować również w innych sektorach, takich jak bankowość czy administracja publiczna, gdzie oszustwa oparte na fałszywych obrazach również stanowią poważny problem.
System oparty na AI oferuje:
- Automatyczną analizę treści – dokumenty i obrazy są automatycznie oceniane pod kątem oznak manipulacji.
- Wielowymiarowe wykrywanie oszustw – tekst pozyskany za pomocą OCR, analiza semantyczna oraz kryminalistyczna analiza obrazu są łączone w celu identyfikacji podejrzanych treści.
- Podejmowanie decyzji w oparciu o ryzyko – skalibrowany wskaźnik ryzyka wspiera działania takie jak automatyczna akceptacja, przekazanie sprawy do analizy przez człowieka lub odrzucenie roszczenia.
- Wyjaśnialne wyniki – nakładki wizualne wskazują podejrzane obszary zdjęć, pomagając śledczym zrozumieć, dlaczego dana treść została oznaczona.
- Monitorowanie operacyjne – pulpity analityczne w platformie SAS® Viya® umożliwiają monitorowanie działania modeli, trendów ryzyka i wyników decyzji w czasie.
Wizualizacja zagrożenia
Statystyki to jedno. Zobaczyć przykłady na własne oczy to zupełnie inna sprawa. SAS wykorzystał generatywną sztuczną inteligencję, technologię coraz łatwiej dostępną dla każdego użytkownika komputera, do stworzenia zmanipulowanych obrazów związanych z roszczeniami ubezpieczeniowymi. Wyniki pokazują, jak łatwo można dodać wiarygodnie wyglądające „uszkodzenia” do zwykłych fotografii.
Zdjęcie 1 przedstawia pozornie miejsce kolizji samochodowej. W rzeczywistości cały obraz jest syntetyczny i został wygenerowany na podstawie polecenia opisującego kolizję na podmiejskiej ulicy w Anglii.
Na Zdjęciu 2 żółty samochód jest prawdziwy. Został jednak cyfrowo zmodyfikowany: usunięto przechodniów, zmieniono tablice rejestracyjne, a uszkodzenie przedniej szyby zostało wygenerowane przez AI. Takie niewielkie manipulacje, określane jako „vanilla synthetics”, często pozostają niezauważone przez ludzkie oko i mogą być niezwykle trudne do wykrycia przez śledczych po dołączeniu ich do zgłoszenia szkody.
Na Zdjęciu 3 niewielkie pęknięcie na stoliku kawowym zostało całkowicie sfabrykowane cyfrowo. Modyfikacja jest na tyle subtelna, że wygląda jak zwykłe zużycie lub przypadkowe uszkodzenie – dokładnie taki rodzaj szkody, który mógłby posłużyć do uzasadnienia fałszywego roszczenia.
Wreszcie na Zdjęciu 4 plama po kawie na krześle została wygenerowana przez AI. Właściciel nieruchomości, gość lub najemca mógłby z dużym prawdopodobieństwem przedstawić ją jako autentyczne uszkodzenie.
– Za pomocą zaledwie kilku poleceń oszuści mogą wykorzystywać narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia, ulepszania lub usuwania dowodów wizualnych wspierających fałszywe roszczenia ubezpieczeniowe – powiedział Franklin Manchester, Principal Global Insurance Advisor w SAS.
– Gdy zobaczy się, jak łatwo można stworzyć fałszerstwo lub zmanipulować obraz, skala problemu staje się oczywista. Jednak tak samo, jak AI jest wykorzystywana do wspierania oszustw, ubezpieczyciele mogą używać jej do walki z nimi. Sztuczna inteligencja potrafi nie tylko analizować ogromne wolumeny danych dotyczących roszczeń, ale także wykrywać anomalie w obrazach, których człowiek zwyczajnie nie jest w stanie dostrzec. Narzędzia do wykrywania obrazów syntetycznych mogą pomóc ubezpieczycielom ograniczać straty, zwiększać trafność decyzji oraz chronić klientów przed ponoszeniem kosztów niekontrolowanych nadużyć.
Obserwuj nas na Google News
Zobacz również:
- Robot, który nie pyta „dlaczego znowu jest brudno?” – poznajcie Eufy Omni E28 (test i opinia)
- Czy autonomiczny czołg z LiDAR-em może wywołać zazdrość u sąsiada? Testujemy robota MOVA 800 LiDAX Ultra!
- Jeden gadżet, który zawsze pakuję do torby – Baseus PicoGo AM52
- Mini PC bez kompromisów? Blackview MP50 pod lupą (test i opinia)
Źródło: Informacja prasowa: SAS
