Слежу за новостями из мира страхования и заметил следующее, что начало сильно меняться отношение в искусственному интеллекту (ИИ) среди страховщиков. Раньше ИИ воспринимался, как «волшебная таблетка» от всех проблем в страховании. Чуть ли не как новый «Мессия», который в состоянии заменить всех специалистов, от андеррайтера до специалиста по урегулированию страховых событий. Страховые компании активно разрабатывали и внедряли различные алгоритмы дистанционных осмотров и оценки рисков, а также дистанционное урегулирования страховых событий. Клиенты могли, сделав несколько фотографий, застраховать свое имущество и при необходимости получить страховое возмещение, не приезжая в офис компании. В настоящее время, информационное поле наполнено сообщениями о страховых мошенниках, которое с помощью ИИ создают фотографии фиктивных страховых событий и имитируют повреждения застрахованных авто. В любом случае, мы не можем остановить технологический прогресс и развитие IT технологий, поэтому давайте попробуем разобрать и обсудить возможные условия сосуществования ИИ и страхования.
Как ИИ используют страховые компании
Роль ИИ в страховой отрасли быстро растет, особенно в тех областях, где требуется обработка больших объемов данных. Традиционные методы андеррайтинга, управления информацией о клиентах, оценки рисков, и работа с претензиями часто являются неэффективными из-за ручных процессов.
ИИ решает эти проблемы, автоматизируя задачи, повышая точность и операционную эффективность.
Основные задачи, которые поручают ИИ в страховых компаниях:
- Обработка данных и оценка рисков
Страховые компании в значительной степени полагаются на данные при андеррайтинге и оценке рисков. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут обрабатывать огромные массивы данных из записей о клиентах, истории претензий, социальных сетей и даже IoT-устройств, таких как медицинские трекеры или автомобильная телематика. Это позволяет страховщикам создавать более точные профили рисков и предлагать персонализированные полисы. Например, ИИ может анализировать поведение водителя с помощью телематики, чтобы корректировать страховые взносы по автострахованию на основе фактического риска, а не демографических предпосылок.
- Управление претензиями и выявление мошенничества
ИИ также упрощает процесс рассмотрения претензий, автоматизируя проверку документов, оценку ущерба и выявление мошенничества. Модели машинного обучения позволяют выявлять закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия. Это ускоряет процесс рассмотрения претензий и снижает вероятность ошибок, что выгодно как страховщикам, так и страхователям.
- Обслуживание клиентов и рекомендации по страхованию
Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта обрабатывают обычные запросы клиентов, помогают в управлении полисами и дают ответы в режиме реального времени 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Это повышает удовлетворенность клиентов за счет предоставления быстрой и точной информации. ИИ также может рекомендовать страховые продукты, основываясь на предпочтениях и прошлом поведении клиентов, обеспечивая более индивидуальные предложения.
Как ИИ используют мошенники
В средствах массовой информации все чаще появляется информация следующего содержания: «Мошенники для оформления страховых выплат начали подделывать фотографии якобы с мест дорожно-транспортных происшествий с помощью искусственного интеллекта (ИИ). ….Страховщикам в УБК ГУ МВД порекомендовали «внедрять инструменты детекции фейковых изображений», проверять метаданные фотографий и запрашивать дополнительные материалы. «Цифровые сервисы облегчают жизнь, но дают новые возможности для мошенников — будьте бдительны и сохраняйте доказательства», — заключили в ведомстве.». Мошенники используют ИИ для создания фейковых фотографий повреждений автомобилей для получения выплат по КАСКО и ОСАГО. К сожалению, это только начало. При всей своей технологичности, наш страховой рынок является достаточно «бедным» на предлагаемые виды страхования, с достаточно небольшой долей личных видов страхования. «Западные коллеги» наших мошенников пошли гораздо дальше в разработке схем отъема денег у страховых компаний. Давайте, опираясь на опыт иностранных страховщиков, спрогнозируем пути развития мошеннических схем.
- Фальшивые доказательства
Одна из наиболее распространенных тенденций - использование генеративного ИИ для создания полностью сфабрикованных страховых случаев. С помощью продвинутых генераторов текстов с искусственным интеллектом мошенники могут одним нажатием кнопки составить реалистичное описание происшествия (включая сгенерированные изображения поврежденного имущества), медицинское заключение (включая фейковые копии рентгеновских снимков, КТ, МРТ и т.д.), заявления в полицию и т.д. Созданные искусственным интеллектом изложения часто выглядят естественными и очень правдоподобными, что затрудняет сотрудникам страховых компаний выявлять несоответствия. Западные мошенники часто используют ChatGPT для составления профессиональных отчетов о травмах. Модели генерации изображений (например, Midjourney или DALL-E) и инструменты редактирования могут создавать фотореалистичные фотографии повреждений и травм. Кроме генерации фейковых переломов, данные программные средства часто используются для генерации фотографий разбитого автомобиля или затопленного дома, которых на самом деле никогда не существовало. Данные изображения часто более реалистичные, чем созданные с помощью методов Photoshop, поэтому их трудно обнаружить невооруженным глазом. И самое главное, создание качественных фейковых изображений сильно упростилось.
Фейки используются не только при урегулировании страховых событий с автомобилями, имуществом или по несчастным случаям, начали появляться сообщения о поддельных фотографиях для страховки туристов: "повреждение" багажа; инсценированные сцены кражи, генерация ИИ чеков на дорогие товары, которые никогда не покупались. Мошенники создают фиктивные медицинские счета и свидетельства о смерти.
- Не существующие(синтетические) страхователи и личности
Возможно, самым коварным способом является мошенничество с использованием синтетических страхователей. Мошенничество с идентификацией синтетической личности предполагает создание фиктивного лица или организации путем комбинирования реальных данных (украденные номера социального страхования, номера телефона, адреса и т. д.) с вымышленными деталями (поддельные имена, поддельные документы, удостоверяющие личность). Достижения в области искусственного интеллекта позволили с легкостью генерировать реалистичные личные профили (включая фотографии и идентификаторы) для несуществующих людей. Мошенники теперь могут алгоритмически создать абсолютно поддельного клиента, приобрести полис на его имя и впоследствии предъявлять претензии или выплаты по полису на эту поддельную личность.
Для примера. Мошенник может создать искусственного клиента "Джон Доу", который платит страховые взносы в течение года, а затем подает заявление с поддельным свидетельством о его смерти и некрологом о безвременной кончине Джона Доу. Поскольку личность была тщательно установлена (кредитная история, публичные записи и т. д.), заявление о смерти может выглядеть законным до тех пор, пока не будет найдено настоящее тело или реальные родственники. К тому времени, когда это обнаруживается, преступники уже давно ушли с выплатами.
Еще пример. Мошенники, создают подставную компанию (фиктивная автотранспортная компания), приобретают для нее коммерческую страховку, чтобы впоследствии предъявить претензии по инсценированным авариям или травмам фиктивных сотрудников. Поскольку бизнес существует только на бумаге (с генерируемыми ИИ регистрационными документами и налоговыми идентификаторами) то это мошенничество может быть раскрыто только после выплаты страхового возмещения.
- Голоса и видеозаписи Deepfake
Создание искусственным интеллектом аудио и видео подделок является еще одним направлением страхового мошенничества. В 2023 и 2024 годах было зафиксировано несколько случаев, когда преступники использовали клонирование голоса, выдавать себя за других людей по телефону. Мошенники клонируют голоса страхователей, врачей или специалистов по урегулированию убытков и используют их в аферах, связанных с социальной инженерией.
Мошенники звонили также жертвам несчастных случаев или бенефициарам погибших, выдавая себя за страховых представителей. ИИ-голос может звучать официально, чтобы выманить конфиденциальную информацию или даже деньги. И наоборот, мошенник может выдавать себя за клиента на горячей линии по урегулированию претензий, чтобы подавать претензию по телефону, используя фальшивый голос, соответствующий полу/возрасту клиента.
Последнее время мошенники стали использовать не только телефонные звонки, но и качественные подделки на основе видео. В процессе рассмотрения претензий, страховщики используют виртуальные проверки претензий и видеоконференции (спасибо пандемии), чтобы проверять убытки или удаленно опрашивать заявителей. Теперь мошенники используют аватаров ИИ и поддельные видеоролики для обхода таких проверок. Пример использования поддельных видео - это использование качественного аватара умершего человека при мошенничестве с аннуитетами или страхованием жизни. Мошенник может использовать фальшивое видео с недавно умершим родственником во время обычного звонка для подтверждения его дееспособности, чтобы продолжать получать выплаты.
Фишинг и мошенничество с использованием искусственного интеллекта
Не все мошенничества с использованием искусственного интеллекта нацелены на отдел выплат. В некоторых случаях мошенники нацелены на клиентов и сотрудники страховой компании. Фишинговые письма и тексты, созданные искусственным интеллектом, стали серьезной угрозой в сфере страхования. В этих схемах мошенники используют чат-боты с искусственным интеллектом и инструменты для создания очень убедительных мошеннических сообщений. Например, преступники могут выдавать себя за страховую компанию и от её имени разослать страхователям массовые фишинговые письма, в которых сообщается, что "необходимо срочно принять меры, чтобы предотвратить аннулирование полиса", и направить их на поддельный веб-сайт. ИИ обеспечивает безупречную грамматику и даже персонализацию, что делает фишинговые письма гораздо более правдоподобными. Искусственный интеллект используется для этих писем информацию из социальных сетей жертвы, которая виртуозно вплетается в фишинговые сообщения.
Это основные направления развития мошеннических схем страхования. Возможно, с развитием технологий, какие-то способы станут не актуальными, но скорее всего появиться более изощренные методы, которые будут учитывать российский менталитет и сочетать в себе все возрастающие возможности ИИ, психологию и нейропрограммирование личности. Не смог найти цифры ущерба российских страховых компаний от мошеннических схем, поэтому приведу цифры американской статистики. По оценкам Американской Коалиции против страхового мошенничества, из $2,5 триллиона долларов, которые американцы ежегодно платят страховым компаниям, страховщики выплачивают $308,6 миллиардов по мошенническим искам. Это означает, что 12% от суммы, которую платят клиенты страховым компаниям в США или примерно 15-20% от всех выплат достаётся недобросовестным заявителям. Объем Российского рынка страхования гораздо скромнее, но в процентном отношении, количество мошеннических выплат наверно сопоставимо с американской статистикой.
Вечный вопрос: «Что делать?»
По своей сути это гонка технологических вооружений. ИИ трансформирует поле боя страховых компаний со страховым мошенничеством в глобальном масштабе. Мошенники используют генеративный ИИ для создания все более убедительных фальшивок. Чем смогут ответить страховые компании?
Страховые компании должны формировать культуру «бдительности» и использовать лучшие доступные инструменты для проверки достоверности документов, голосов и изображений. Должно быть налажено сотрудничество в рамках всей отрасли для обмена информацией о возникающих тактиках мошенничества с использованием ИИ и совместной разработки стандартов и требований в этой области.
Из практических шагов, страховым компаниям необходимо:
1. Внедрять инструменты обнаружения контента ИИ. Новые сервисы обнаружения ИИ могут анализировать текст, изображения, аудио и видеоматериалы, чтобы определить, были ли они созданы машиной или подверглись манипуляциям. Инструменты корпоративного уровня могут идентифицировать текст, созданный искусственным интеллектом, в документах, электронных письмах и сообщениях и обнаружить изображение, сгенерированное искусственным интеллектом или подвергшееся манипуляциям, для обеспечения подлинности визуального контента с точностью до 99%.
2. Верификация личности и биометрические проверки. Для борьбы в будущем с синтетическими личностями страховщикам уже сейчас нужно создавать протоколы проверок подлинности личности. Такие системы смогут проводить перекрестную проверку данных заявителя по нескольким базам данных и использовать распознавание лиц с тестами на "живость". Ввести голосовую биометрическую аутентификация для звонков в службу поддержки клиентов. Современные детекторы голосового ИИ способны идентифицировать синтетические голоса и попытки клонирования голоса в режиме реального времени.
3. Deepfake Video & Image Forensics. Для распознания дипфйков внедрять соответствующие программные комплексы. В настоящее время существуют программные решения, которое могут анализировать последовательность кадров и ошибки монтажа в видеопотоке или изучать отражения, тени и физиологические признаки (например, пульс в горле человека на видео) для подтверждения подлинности видео.
4. Регулярное внесение изменений в процессы принятия решений по страховым событиям и обучение персонала. Одни только технологии - это не решение всех проблем. Постоянное совершенствование технологических процессов в компании; выборочные личные проверки претензий, имеющих высокую стоимость; дополнительные требования к предъявляемым документам в определенных случаях; возможно, приостановление автоматизированной обработки претензий и анализ «вручную» претензий сотрудниками компании - все эти «дедовские» методы актуальны в настоящее время. Для сотрудников, решающее значение имеет обучение. ИИ пока не отличается оригинальностью и часто использует одни и те же формулировки в тексте претензий, повторяющие узоры на том, что должно быть естественными повреждениями и голоса, которые звучат правильно, но с роботизированным ритмом. Все это нужно рассказывать и показывать сотрудникам страховых компаний, чтобы они могли выявлять потенциально мошеннические претензии. Страховщикам необходимо вести разъяснительную работу и со своими клиентами: рассылать предупреждения о мошенничестве, рассказывать о схемах deepfake, советовать, как проверить личность страхового представителя (например, предоставить известный номер обратного звонка).
Заключение
ИИ преобразует страховую отрасль, автоматизируя обработку данных, улучшая оценку рисков и повышая операционную эффективность. Он может решать рутинные задачи, упрощать обработку претензий и предлагать персональные рекомендации по страхованию.
При этом ИИ стал инструментом в руках мошенников по изготовлению фейковых страховых событий. 2025 год - это переломный момент. Страховые компании должны выработать некие алгоритмы проверки, которые будут сочетать в себе передовые программные методы выявления страхового мошенничества и труд высококвалифицированных сотрудников с оригинальным мышлением. Только такой симбиоз позволит выявлять страховых мошенников. Страховщики, которые быстро смогут адаптировать к мошенничеству с помощью искусственного интеллекта защитят своих клиентов и смогут развить свой бизнес, а те, кто не сможет этого сделать, окажутся мишенью для атак.