Инструменты обнаружения дипфейков для страховой отрасли анализируют фотографии убытков, видеозаписи, записанные показания и отсканированные документы на предмет признаков генерации с помощью ИИ или цифровой манипуляции. Страховщики могут использовать эти сигналы подлинности при приеме заявления, во время проверки сюрвейером или при принятии решения о необходимости специального расследования.

Задача инструмента — ответить на один конкретный вопрос: есть ли в этом файле признаки синтетики или манипуляций? Он не определяет, произошел ли покрываемый страховой полисом убыток, имел ли заявитель намерение обмануть страховщика или следует ли выплатить компенсацию по иску.

Поскольку все больше убытков урегулируется онлайн, страховщикам приходится все чаще оценивать фотографии, видео и документы, отправленные на расстоянии. В 98% опрошенных страховщиков заявили, что инструменты редактирования на базе ИИ способствуют росту мошенничества с цифровыми медиафайлами. Лишь 32% выразили полную уверенность в том, что их организация сможет выявить дипфейки.

Выводы страховщиков получены на основе опроса 300 американских специалистов по урегулированию убытков уровня менеджеров и выше, поэтому эти цифры характеризуют именно опрошенную группу, а не всех страховщиков по всему миру.

Дипфейки — это лишь часть и без того дорогостоящей проблемы мошенничества. Ассоциация британских страховщиков сообщила, что в 2024 году страховщики выявили мошеннические претензии по общему страхованию на сумму 1,16 млрд фунтов стерлингов. Сюда вошли 51 700 претензий по автострахованию на сумму 576 млн фунтов стерлингов. Эта общая сумма охватывает множество видов мошенничества и не является мерой убытков от дипфейков. Она показывает, какой объем мошеннической деятельности страховщикам уже приходится выявлять.

Основные выводы

Проверяйте предоставленные медиафайлы до того, как они попадут в автоматизированный рабочий процесс урегулирования убытков.
Анализируйте изображения, видео, аудио и документы на основе изображений, а не защищайте только один канал.
Сочетайте обнаружение с метаданными, происхождением, поиском дубликатов медиафайлов, данными полиса, проверкой личности и историей убытков.
Направляйте подозрительные или неубедительные результаты на соразмерные этапы проверки.
Никогда не отклоняйте иск только потому, что детектор выдал высокий балл наличия синтетических медиафайлов.
Тестируйте инструменты на собственных форматах убытков, устройствах, уровнях сжатия, языках и паттернах мошенничества страховщика.
Измеряйте количество ложноположительных срабатываний и точность оповещений при фактическом уровне мошенничества, а не только по эталонным показателям в заголовках.

Что инструменты обнаружения дипфейков выявляют в страховых претензиях

Первое различие заключается между синтетическими медиафайлами и другими формами вводящих в заблуждение доказательств.

Детектор дипфейков изучает цифровые свойства файла. В зависимости от модели он может искать отпечатки генерации, несогласованные визуальные структуры, неестественные речевые паттерны, замену лиц, манипуляции с синхронизацией губ, синтетические области внутри в остальном подлинного изображения или редактирование после съемки.

Для страховщиков соответствующие категории включают:

Таким образом, файл может быть подлинным, в то время как привязанный к нему иск является мошенническим. Он также может быть отредактирован по невинной причине, такой как кадрирование, коррекция яркости, ретушь или автоматическая обработка телефонной камерой. Синтетический не обязательно означает мошеннический, а подлинный не обязательно означает правдивый.

Куда дипфейки могут проникнуть в жизненный цикл страхования

Уязвимость распространяется не только на фотографии повреждения имущества.

Swiss Re определила дипфейки как новый страховой риск в сфере урегулирования убытков, андеррайтинга, киберпреступности, страхования ответственности, страхования жизни и здоровья, а также операционной деятельности страховщиков. В оценке компании на 2025 год особо отмечен риск предоставления измененного видео, поддельных документов, фальсифицированных медицинских карт и сгенерированных ИИ доказательств в качестве легитимных.

Как обнаружение дипфейков вписывается в рабочий процесс урегулирования убытков

Наиболее эффективное внедрение интегрирует проверку медиафайлов в существующий процесс урегулирования убытков, не позволяя ей стать органом, принимающим решения по убыткам.

1. Сохраняйте первоначально предоставленный файл

Страховщик должен сохранять первоначально загруженный файл, если это разрешено его политикой конфиденциальности и хранения данных.

Мессенджеры, скриншоты, скачанные из соцсетей файлы и конвертированные документы могут удалять метаданные или вносить артефакты сжатия. Повторно сохраненную копию может быть сложнее анализировать, и это может ослабить доказательную базу.

Записывайте:

Хэш исходного файла
Время и канал предоставления
Идентификаторы убытка и полиса
Доступные метаданные
Модель обнаружения и ее версию
Порог, примененный во время анализа
Все последующие трансформации файла

2. Оценивайте качество медиафайлов до проверки подлинности

Видео низкого разрешения или сильно сжатая аудиозапись могут не содержать достаточно информации для получения надежного заключения.

Система должна выдавать как минимум три рабочих состояния:

Признаки синтетических медиафайлов не обнаружены
Обнаружены признаки синтетики или манипуляций
Неубедительно из-за качества, длительности, формата или противоречивых доказательств

Рассмотрение каждого неопределенного файла как подозрительного создает ненужную напряженность для заявителя.

3. Запустите соответствующие криминалистические модели

Каждая модальность требует особого анализа.

Модели изображений исследуют полностью сгенерированные и частично отредактированные изображения.
Видеомодели оценивают отдельные кадры, временную согласованность, замену лиц, синхронизацию губ и сгенерированное движение.
Аудиомодели анализируют речь на предмет клонирования голоса и артефактов синтеза.
Анализ документов изучает отображаемые страницы или сканы на предмет синтетических и поддельных визуальных областей.

Результат анализа PDF-файла не следует путать с валидацией документа, так как цифровая криминалистика может обнаруживать артефакты манипуляций, но она не подтверждает независимым образом фактическую правильность номера счета, диагноза, подписи, суммы выплаты или условий полиса.

4. Добавьте проверки происхождения и повторного использования

Затем страховщик должен выяснить, откуда взялись медиафайлы.

Полезные проверки включают:

EXIF и метаданные съемки
Криптографическое происхождение или учетные данные C2PA
Надежная съемка внутри приложения
Сопоставление хэшей файлов и перцептивных хэшей
Обратный поиск изображений или поиск по веб-источникам
Совпадения с предыдущими претензиями и отраслевыми базами данных
Согласованность геолокации и времени инцидента

Этот уровень позволяет выявить подлинное изображение, которое было повторно использовано из другого иска, веб-сайта, объявления о ремонте или стихийного бедствия.

5. Сопоставьте результат с данными по убытку

Оценка подлинности медиафайла становится более полезной в сочетании с остальной информацией по иску.

Релевантные сигналы могут включать:

Действовал ли полис в заявленное время
Интервал между началом действия полиса и наступлением убытка
Предыдущие претензии с участием заявителя, имущества, устройства, ремонтной организации или адреса
Подтверждают ли данные о погоде или стихийном бедствии это событие
Согласованность между медиафайлами и сметой на ремонт
Изменения личных данных, реквизитов платежа и контактов
Связи с известными мошенническими сетями
Противоречия между предоставленными файлами и записанными показаниями

На этом этапе страховщик переходит от анализа медиафайлов к анализу страхового случая.

6. Примените соразмерную реакцию

Реакция должна отражать степень достоверности совокупности доказательств.

Даже оповещение с высокой степенью уверенности обычно должно инициировать расследование или проверку, а не автоматический отказ.

7. Предоставьте заявителю безопасный способ урегулирования предупреждения

Углубленная проверка может включать:

Новую фотографию, сделанную через приложение страховщика
Инспекцию по видеосвязи под руководством специалиста
Осмотр независимым ремонтником или сюрвейером
Прямое подтверждение от медицинского учреждения или другого эмитента
Обратный звонок на указанный номер телефона
Дополнительные оригинальные записи
Экспертиза полного комплекта документов в ручном режиме

Это защищает добросовестных заявителей, чьи медиафайлы были сжаты, правомерно отредактированы или ошибочно отмечены как подозрительные.

8. Сохранение итоговой аргументации

В файле должно быть указано, какие именно доказательства повлияли на результат.

Обоснованное досье разделяет:

Технический вердикт детектора
Подтверждающие доказательства по иску
Интерпретацию эксперта
Окончательное решение по иску

Такое разделение имеет принципиальное значение при урегулировании споров, внутренних аудитах, проверках моделей и регуляторных проверках.

Обнаружение дипфейков — это лишь один из уровней системы противодействия страховому мошенничеству

Ни один отдельный инструмент не покрывает все виды цифрового мошенничества с претензиями.

Наилучшая архитектура сочетает в себе взаимодополняющие сигналы и делает происхождение каждого сигнала прозрачным для специалистов.

Страховщики, создающие такой многоуровневый рабочий процесс, могут ознакомиться с подходом Resemble AI к обнаружению дипфейков для разрешения споров и верификации претензий, включая первичную проверку при поступлении и пакетный анализ медиафайлов по искам.

Восемь стратегий внедрения технологий обнаружения дипфейков в страховании

Стратегия развертывания определяет, сокращает ли инструмент объемы мошенничества или просто создает еще одну очередь оповещений.

1. Проверка медиафайлов при подаче

Ранняя проверка предотвращает попадание сомнительных доказательств на путь автоматического урегулирования без предварительного рассмотрения.

Претензии с низким уровнем риска могут обрабатываться в обычном режиме. Запросы с повышенным риском или неубедительными результатами могут быть перенаправлены до осуществления выплаты, что снижает необходимость возврата средств в дальнейшем.

2. Защита всех медиаканалов

Обнаружение только изображений оставляет пробелы, если страховщик также принимает:

Видеоосмотры
Записанные заявления заявителей
Взаимодействия через колл-центр
Сотрудники сканированные документы
Медицинские или ремонтные подтверждения
Загруженные файлы PDF

Объем защиты должен соответствовать реальным форматам, принимаемым в процессе урегулирования убытков.

3. Использование разных пороговых значений для разных последствий

Пороговое значение, подходящее для приоритизации очереди урегулировщика, может не подойти для передачи дела в отдел расследований (SIU).

Пороговые значения могут различаться в зависимости от:

Суммы выплаты
Направления бизнеса
Канала подачи
Качества медиафайлов
Наличия подтверждающих доказательств
Стоимости и последствий ложноположительного результата
Того, выполняет ли инструмент проверку, эскалацию или поддержку расследования

Чем серьезнее последствия действия, тем больше подтверждений требуется.

4. Сохранение категории неопределенных результатов

Двоичный интерфейс «настоящее или поддельное» поощряет излишнюю самоуверенность.

Состояние неопределенности дает экспертам более безопасный вариант реагирования, когда медиафайл слишком короткий, сильно сжатый, поврежденный, подвергся серьезному редактированию или не соответствует проверенным условиям работы детектора.

5. Сочетание обнаружения с доверенной фиксацией

Если страховщик контролирует мобильное приложение, он может собирать доказательства напрямую и сохранять полезную информацию о процессе фиксации.

Доверенная фиксация может регистрировать время, устройство, состояние приложения, местоположение при наличии соответствующего согласия, а также криптографический сигнал происхождения. Обнаружение дипфейков в таком случае может служить дополнительным инструментом контроля для загрузок, поступающих вне этого доверенного пути.

6. Поиск подлинных, но повторно используемых медиафайлов

Детектор синтетического контента может правильно классифицировать скопированную фотографию аварии как подлинную.

Перцептивный хешинг, поиск по обратной картинке, сопоставление с предыдущими претензиями и проверка веб-источников необходимы для того, чтобы определить, принадлежит ли подлинная фотография к текущему страховому случаю.

7. Тестирование на нормальном поведении заявителей

Реалистичный набор для оценки должен содержать легитимные файлы, которые были:

Сжаты мессенджерами
Конвертированы между форматами
Сотрудники отсканированы или сфотографированы с бумаги
Обрезаны или повернуты
Отредактированы в целях конфиденциальности
Записаны при плохом освещении
Записаны на старые устройства
Поданы на разных языках
Отредактированы с помощью обычных инструментов телефона

В противном случае пилотный проект может недооценить количество подлинных претензий, которые будут отмечены как подозрительные в рабочей среде.

8. Мониторинг новых генераторов и методов редактирования

Обнаружение дипфейков — это не разовая интеграция. Модели, пороговые значения, тестовые наборы и обучение расследователей должны обновляться по мере появления новых систем генерации и редактирования. Страховщики должны интересоваться у поставщиков, как часто обновляется покрытие средств обнаружения и как передается информация об изменении производительности.

Обнаружение в реальном времени против пакетного анализа

Оба режима развертывания полезны, но они решают разные задачи.

Зрелый страховщик может использовать оба подхода. Проверка в реальном времени защищает канал поступления, в то время как пакетный анализ производит поиск по старым претензиям и тестирует новые модели обнаружения на ранее предоставленных доказательствах.

Насколько точным должен быть страховой детектор дипфейков?

NIST’s 2026 deepfake инициатива по оценке отмечает, что эффективность обнаружения может снижаться на 45–50% при переходе систем от академической оценки к операционному развертыванию. В связи с этим программа разрабатывает более устойчивые к противодействию и практически применимые тесты.

Страховщики должны изучать следующие показатели:

Коэффициент истинных срабатываний (True-positive rate): сколько синтетических заявок обнаружено?
Коэффициент ложноотрицательных результатов (False-negative rate): сколько синтетических заявок было ошибочно пропущено?
Коэффициент ложноположительных результатов (False-positive rate): сколько подлинных заявок было отмечено как подозрительные?
Точность (Precision): какой процент оповещений действительно является синтетическим контентом?
Доля неопределенных результатов (Inconclusive rate): как часто система не может вынести надежное заключение?
Производительность по модальности: отличается ли эффективность обработки аудио от обработки изображений или видео?
Производительность после сжатия: что происходит после преобразований в телефоне, портале, электронной почте или мессенджерах?
Эффективность при частичном редактировании: может ли инструмент идентифицировать синтетическую область внутри подлинного файла?
Покрытие генераторов: было ли решение протестировано на текущих инструментах генерации?
Операционная задержка: соответствует ли решение требованиям рабочего процесса по времени отклика?

Почему базовые показатели меняют результат

Рассмотрим показательнный портфель из 100 000 заявок, где 0,5% содержат синтетические медиафайлы.

Это дает:

500 синтетических заявок
99 500 подлинных заявок

Система создаст:

450 правильных оповещений
995 ложных оповещений
1 445 общих оповещений

Только около 31% оповещений будут представлять собой синтетический контент, даже несмотря на то, что детектор поймал 90% подделок и ошибочно отметил как подозрительные только 1% подлинных заявок.

Этот пример не является эталонным тестом поставщика. Он демонстрирует, почему страховщики должны измерять точность с учетом ожидаемой базовой доли инцидентов в рабочей среде. Низкий процент ложноположительных результатов все равно может привести к отправке на проверку большого количества подлинных претензий, когда мошенничество встречается относительно редко.

Три сценария страховых претензий

Следующие гипотетические случаи показывают, как сигналы подлинности должны влиять на принимаемые решения.

Сценарий 1: Синтетическая фотография повреждения имущества

Страхователь представляет две фотографии, на которых зафиксирован серьезный ущерб от воды. Одно изображение получает высокий балл синтетического медиаконтента, в то время как второе остается неопределенным.

Страховщик также обнаруживает:

Отсутствие оригинальных метаданных съемки
Визуальные несоответствия между помещениями
Отсутствие погодных или сантехнических инцидентов, подтверждающих заявленную дату
Смету на ремонт, содержащую детали, не видимые ни на одной из фотографий

Правильная реакция: Исключить претензию из процесса автоматического урегулирования и запросить оригиналы файлов, повторную съемку по инструкциям или осмотр.

Чего страховщику делать не следует: Отказывать в выплате только на том основании, что одно изображение было отмечено как подозрительное.

Как проверить результат: Сравнить результаты работы детектора с материалами новой съемки, осмотра имущества, доказательствами инцидента и пояснениями заявителя.

Сценарий 2: Подлинное, но повторно использованное изображение автомобиля

Фотография автомобильных повреждений получает низкую оценку синтетического медиаконтента, поскольку снимок подлинный.

Поиск по перцептивному хешу находит эту же фотографию в старом онлайн-объявлении о продаже списанного транспорта, связанном с другим автомобилем.

Надлежащая реакция: Эскалация на основе доказательств повторного использования и несоответствий в транспортном средстве.

Урок: Один лишь детектор дипфейков не смог бы выявить этот случай. Проверки на дублирование медиафайлов и контекстуальные проверки имеют важнейшее значение.

Сценарий 3: Неоднозначное записанное заявление

Записанное заявление по страховой выплате по инвалидности получает повышенную оценку аудио. Звонок был совершен через соединение с низкой пропускной способностью и содержит сильное сжатие.

Личность страхователя и подтверждающие медицинские записи в остальном выглядят непротиворечиво.

Надлежащая реакция: Организовать обратный звонок через установленный канал связи или получить более четкую запись с ведома заявителя.

Чего страховщику делать не следует: Рассматривать ухудшенное качество аудио как доказательство того, что заявитель использовал клонированный голос.

Как проверить результат: Повторно проанализировать образец более высокого качества, независимо подтвердить личность и задокументировать, почему первый результат был неубедительным.

Практический контрольный список пилотного проекта для страховщиков

Контролируемый пилотный проект должен доказать как ценность для борьбы с мошенничеством, так и безопасность заявителей.

Определите вариант использования

Выберите одно направление бизнеса и один канал приема заявок.
Укажите, будет ли инструмент проводить скрининг, расставлять приоритеты, проводить расследования или поддерживать принятие решений.
Определите действие, привязанное к каждому результату.
Определите, какие действия всегда требуют одобрения человека.

Сформируйте набор данных для оценки

Используйте репрезентативные материалы по страховым случаям, полученные законным путем.
Включите подтвержденные подлинные, измененные, синтетические и неопределенные примеры.
Включите полностью синтетические и частично отредактированные файлы.
Сохраняйте реальное сжатие, сканирование и условия использования устройств.
Разделите результаты тестирования по типу файлов, каналу, языку и направлению бизнеса.
Храните окончательный оценочный набор отдельно от настроек поставщика.

Запустите в теневом режиме

Оценивайте заявки без изменения результатов урегулирования претензий.
Сравнивайте оповещения с выводами андеррайтеров и отдела по борьбе с мошенничеством (SIU).
Измерьте объем отмеченных подлинных заявлений.
Проанализируйте расхождения между инструментом и следователями.
Оцените операционные затраты на создание получившейся очереди.

Установите правила реагирования

Определите низкие, повышенные, высокие и неопределенные результаты.
Укажите доказательства, необходимые для передачи дела в SIU.
Создайте удобные для заявителей пути повторного сбора данных и обжалования.
Установите сроки эскалации.
Предотвращайте автоматический отказ в выплате на основании только детектора.

Измеряйте правильные результаты

Точность при текущем уровне мошенничества в производстве
Количество ложноположительных результатов на 10 000 легитимных заявок
Количество ложноотрицательных результатов в подтвержденных синтетических случаях
Процент претензий, требующих дополнительного рассмотрения
Согласованность выводов следователей
Время от подачи заявления до триажа
Дополнительное время на работу с заявителем
Эффективность обнаружения после сжатия
Объем подтвержденного мошенничества
Изменения после обновлений модели или пороговых значений

Подготовка к производству

Утвердите правила хранения данных и доступа к ним.
Записывайте модель и версию, использованные для каждого результата.
Обучите андеррайтеров пониманию оценок уверенности.
Установите процедуры изменения модели и отката изменений.
Запланируйте периодическое тестирование производительности.
Мониторьте, варьируются ли результаты в зависимости от групп заявителей или каналов подачи заявок.
Задокументируйте обязанности поставщика и процедуры уведомления об инцидентах.

Распространенные ошибки обнаружения дипфейков в страховании

Несколько ошибок реализации неоднократно ослабляют в остальном работоспособные системы.

Выбор инструмента по одному показателю точности

Сильный бенчмарк аудио не доказывает столь же высокую производительность при работе с изображениями, видео или документами. Изучайте набор данных, модальность, форматы файлов, баланс классов, типы атак и дату оценки, стоящие за каждым числом.

Относиться к «сгенерированному ИИ» как к «мошенническому»

Заявитель может использовать инструмент искусственного интеллекта для редактирования личной информации, улучшения читаемости, перевода контента или подготовки схемы. Страховщику все равно необходимо установить, является ли изменение существенным и был ли умысел обмана в соответствии с применимым полисом и законодательством.

Относиться к «подлинному» как к «правдивому»

Инсценированное ДТП, скопированная фотография, ложное записанное заявление или подлинный документ, приложенный не к тому страховому случаю, могут успешно пройти анализ на предмет синтетического медиаконтента.

Автоматический отказ по помеченным претензиям

Это приводит к тому, что ошибки модели имеют прямые финансовые последствия для потребителей. Действия с высоким уровнем воздействия должны требовать подтверждающих доказательств и содержательного человеческого анализа.

Игнорирование неопределенного результата

Принудительное приведение низкокачества медиа к двоичному результату скрывает неопределенность. Запрос лучшего образца часто безопаснее, чем снижение порога срабатывания.

Тестирование только чистых лабораторных файлов

Доказательства по страховым случаям регулярно сжимаются, сканируются, изменяются в размерах, редактируются, пересылаются и конвертируются. В тестовом наборе должны присутствовать трансформации, подобные тем, что происходят в реальных условиях.

Неспособность сохранить исходный файл

Анализ только снимка экрана или производного файла, созданного порталом, может удалить полезные метаданные и осложнить последующее расследование.

Оставление андеррайтеров с оценкой без объяснений

Экспертам необходимо знать, что было обнаружено, какая модальность дала результат, какие ограничения применялись и какой шаг проверки должен следовать далее.

Вопросы управления и регулирования

Страховые регуляторы все чаще ожидают, что решения, поддерживаемые ИИ, останутся объяснимыми, протестированными и подотчетными.

Модельный бюллетень NAIC об использовании систем искусственного интеллекта страховщиками был принят в декабре 2023 года. Он напоминает страховщикам, что решения, поддерживаемые ИИ, по-прежнему подпадают под действие применимого страхового законодательства, и устанавливает ожидания в отношении управления, документирования, тестирования, управления рисками и стороннего контроля.

NAIC также подчеркивает, что страховщики несут ответственность в тех случаях, когда модели поставляются сторонними вендорами.

Точные обязательства зависят от юрисдикции, направления страхования, варианта использования и роли, которую детектор играет в принятии решений. Страховщикам следует уделить внимание следующим аспектам:

Письменное закрепление прав собственности на систему ИИ
Предполагаемое и запрещенное использование
Валидация перед развертыванием
Тестирование на предмет неточных или несправедливых результатов
Требования к проверке человеком
Управление сторонними моделями
Записи об изменениях моделей и пороговых значений
Уведомление потребителей и процедуры урегулирования споров при необходимости
Средства контроля конфиденциальности, безопасности и хранения данных
Сохранение доказательств
Непрерывный мониторинг производительности

Поставщик средств обнаружения может предоставить оценку или оповещение. Страховщик по-прежнему сам решает, что с этим делать, и несет ответственность за результат.

Как Resemble AI добавляет сигналы подлинности медиафайлов в процесс рассмотрения претензий

Resemble AI предоставляет многомодальный уровень обнаружения для страхования и других рабочих процессов разрешения споров.

Resemble Detect использует модель DETECT-World для анализа аудио, изображений и видео через единый API. Для рабочих процессов рассмотрения претензий Resemble также анализирует PDF-файлы и отсканированные документы на предмет визуального синтеза или артефактов манипуляций. Обнаружение может производиться на этапе приема или асинхронными пакетами, с вариантами развертывания в облаке, на локальных серверах (on-premises) и в изолированных от интернета сетях (air-gapped).

Resemble Intelligence добавляет понятные человеку объяснения к результатам обнаружения. Его отчеты могут определять аномалии, классификацию мошенничества, индикаторы живости (liveness), обоснование уровня уверенности и аудиторский след для расследования или проверки на соответствие требованиям.

Эти результаты могут помочь страховщикам:

Проводить скрининг фотографий повреждений и видеообзоров
Анализ записанных заявлений на предмет синтетической речи
Проверка документов на основе изображений на наличие артефактов манипуляции
Направление материалов повышенного риска урегулировщикам или сотрудникам отдела специального расследования (SIU)
Документирование причин пометки файла
Пакетный просмотр исторических очередей страховых случаев

Опубликованные бенчмарки платформы по обнаружению дипфейков следует изучать с учетом модальности:

Resemble заявляет о точности объединенных аудиоданных на уровне 99,5% и частоте ложноотрицательных результатов менее 1% в августовском бенчмарке Podonos Audio DFD за 2026 год, охватывающем 4524 файла.
Компания заявляет о точности 95,8% для изображений и 98,2% для видео. Это бенчмарки обнаружения, а не показатели мошенничества со страховыми выплатами. Страховщику все равно следует протестировать производительность на собственных медиафайлах, условиях сжатия, типах претензий и исходной базовой частоте. Она предоставляет сигнал подлинности, который следует объединять с данными о претензиях и экспертной оценкой человека.

Это бенчмарки обнаружения, а не показатели мошенничества со страховыми выплатами. Страховщику все равно следует протестировать производительность на собственных медиафайлах, условиях сжатия, типах претензий и исходной базовой частоте. Она предоставляет сигнал подлинности, который следует объединять с данными о претензиях и экспертной оценкой человека.

Заключение: Сделайте подлинность сигналом претензии, а не вынесением вердикта

Инструменты обнаружения дипфейков могут помочь страховщикам выявлять доказательства синтетического ущерба, измененные видеозаписи, заявления с клонированным голосом и измененные изображения документов на более ранних этапах процесса урегулирования претензий. Их ценность заключается в добавлении недостающего сигнала подлинности медиафайлов к существующим средствам контроля мошенничества.

Наиболее безопасное внедрение объединяет этот сигнал с происхождением, проверками на дубликаты медиафайлов, верификацией личности, данными полиса, доказательствами событий, сетевой аналитикой и экспертной оценкой человека. Оно также предоставляет добросовестным заявителям понятный способ разрешения неверных или неопределенных оповещений.

Страховщики, оценивающие мультимодальное обнаружение, могут связаться с Resemble AI, чтобы протестировать рабочие процессы в реальном времени и пакетные процессы на репрезентативных медиафайлах претензий. Полезный пилотный проект должен измерять не только количество обнаруженных синтетических файлов, но и то, насколько точно система защищает легитимные претензии от ненужных расследований.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое инструменты обнаружения дипфейков в страховой отрасли?

Инструменты обнаружения дипфейков — это криминалистические системы, которые анализируют цифровые медиафайлы на предмет признаков генерации или манипуляции с помощью ИИ. Страховщики могут применять их к фотографиям, видеозаписям, записанным заявлениям и документам на основе изображений до того, как эти файлы повлияют на обработку претензий.

Они поддерживают верификацию претензий, но не доказывают страховое мошенничество самостоятельно.

2. Как дипфейки могут использоваться в страховом мошенничестве?

Дипфейки могут использоваться для фальсификации доказательств ущерба, изменения видимой степени тяжести убытка, выдачи себя за заявителя, манипулирования записанными заявлениями или создания подтверждающих документов, которые выглядят подлинными.

Генеративный ИИ также может поддерживать мошенничество с личными данными и обслуживанием клиентов, например выдачу себя за страхователя при изменении платежной информации или информации о бенефициаре.

3. Могут ли детекторы дипфейков идентифицировать фотографии повреждений, созданные ИИ?

Да, модели обнаружения изображений могут идентифицировать артефакты, связанные с полностью сгенерированными фотографиями повреждений и, в некоторых случаях, с синтетическими изменениями, внесенными в часть подлинного изображения.