Resistant AI'nın CEO'su ve Kurucusu Martin Rehak, sigorta endüstrisi için neden en büyük tehdidi derin sahte değil de sığ sahtekarlıkların oluşturduğunu anlatıyor. Kingsley Napley'e göre, 2021'de %73 artarak, dolandırıcılık sigorta sektörü için ciddi bir tehdit olmaya devam ediyor . Pandeminin benzeri görülmemiş zorlukları karşısında, sigortacılar dürüst müşterileri korumak için sigorta dolandırıcılarını engellemeye çalışmaya devam etti. Bu sahtekarlık senaryosuna “yapay zeka (AI) teknolojisinin yardımıyla yapılan hareketsiz veya video görüntülerinin veya ses kayıtlarının karmaşık sahtekarlıkları” yani "deepfakes" adı verilir. Ancak bunlar hileli sigorta taleplerinde giderek daha yaygın hale gelirken, sigorta endüstrisi artık daha çok "deepfakes” denilen şeyleri görüyor.

Bir zamanlar bir sosyal medya yeniliğiyle sınırlı olan derin sahtekarlık ve sığ sahte sahtekarlık, yalnızca ABD'de halihazırda 80 milyar ABD dolarının üzerinde dolandırıcılıktan muzdarip olan sigorta endüstrisi için zorlu bir tehdit olarak ortaya çıktı. Deepfake'ler ile sığfakeler arasındaki fark, deepfake'lerin onları oluşturmak için yapay zekaya ihtiyaç duymasına karşın, sığfake'lerin Photoshop gibi temel fotoğraf düzenleme yazılımları kullanılarak oluşturulabilmesidir. "Sığ" terimi, derin sahte meslektaşlarından daha az tehdit edici olduklarını ima edebilir. Ancak bunları oluşturmak için derin yapay zeka/makine öğrenimi yöntemlerine ihtiyaç duymamaları, sığ sahtelerin daha kolay ve daha hızlı yapılabileceği ve dağıtılabileceği anlamına geliyor; bu nedenle, sığ sahteler sigortacılara daha acil bir dolandırıcılık riski sunuyor.

Sigorta dolandırıcılığı, bir kişinin daha uygun koşullarda teminat almak için bir sigorta şirketine yanlış bilgi vermesi veya motorlu taşıt, ticari, ev veya diğer kişisel sigorta iddialarını taklit etmek arasında değişebilir.

Self Servis Otomasyonu

Sığ sahte sahtekarlığı azaltmak için bazı hamleler olsa da, self servis işlemler ve doğrudan işleme (STP) biçimindeki temassız otomasyonun hızı hızlı ve öfkeli oldu. Kuşkusuz, küresel pandemi, sokağa çıkma kısıtlamaları sırasında iddiaların bildirilmesi için doğal bir uyum olduğu için self servise geçişe yardımcı oldu. Aynı zamanda, bu, hak taleplerinin ödenmesi için müşteri tarafından sağlanan fotoğraflara bağımlılığı artırdı; değiştirilmiş, manipüle edilmiş veya sentetik fotoğraflardan dolandırıcılık riski önemli ölçüde arttığından sığ sahteler için mükemmel bir fırsat.

Geçtiğimiz birkaç yıl, temassız talep (ve sigortalama) işlemlerinin kalıcı olduğunu ve dijital medyanın tehlikeye atılma şeklinin daha ayrıntılı hale geldiğini gösterdi. Sonuç olarak, sığ sahtelerle mücadele etmek için otomatik dolandırıcılık önleme teknolojisini uygulamak için proaktif adımlar atmak, sigortacıların işlerini korumak için hızla önemli bir husus haline geliyor.

Sığ Sahteleri Tespit Etmek İçin Aı Kullanma

Sığ sahteler, onları oluşturmak için AI gerektirmese de, AI onları tespit etme şansını önemli ölçüde artırabilir. Yapay zeka çözümlerinin kullanımı - insan içgüdüsü, ayrıntılara dikkat ve işlenen şeyin geçerliliğini kontrol etmek için farkındalık ve bilgi ile birleştiğinde - sahte belgeleri tespit etmek için bir kazan-kazan sağlayabilir. Bir hak talebi sürecinde yerleşik olarak yapay zeka destekli algılamaya sahip olmak, sahtekarlığı durdurmanın ve hak taleplerinin doğru işlemesini artırmanın bir yoludur. Örneğin, fotoğrafların gerçekliğini kontrol etme yeteneği olmadan, hasarlar abartılabilir ve sigortacılar eninde sonunda ya tamamen yanlış ya da şişirilmiş zararlar için ödeme yapacaklardır.

Hasar otomasyonunun hızı, yeni fırsatların yanı sıra yeni riskler de açan otomatik dolandırıcılık önleme hızını çok aşıyor. Bazı sigorta şirketleri, başka yerlerdeki maliyet tasarrufları ve daha iyi bir müşteri deneyimi karşılığında dolandırıcılık açıklarını riske atmaya istekli olabilir. Bu, kurmaları gereken ince bir dengedir. Artan sığ sahte faaliyet ışığında, sigorta şirketlerinin, dolandırıcıların, hakları olmayan büyük meblağları talep etmek için sığ sahteleri kullanabilecekleri talepler için sunulan belgelere daha fazla dikkat etmesi giderek daha gerekli hale geldi. Belge incelemesi, insan gözünün sigorta taleplerinde göremediği sahtekarlığı bulmak ve dijital belgelerin gerçekliğini doğrulamak için yapay zeka tabanlı "adli belge" ile önemli ölçüde geliştirilebilir.

Doğrudan Bir Tehdit

Doğaları gereği sığ sahteler, mevcut dijital ortamdaki herhangi bir bireyle ilgili bilgilerin doğruluğuna doğrudan bir tehdittir. Bununla birlikte, kullanımları için daha fazla fırsat olacağı göz önüne alındığında, metaverse ile etkileşimlerimiz arttıkça, oluşturdukları tehdit yalnızca artacaktır. Hareketsizliğin sigorta sektörüne maliyeti yüksek olabilir. Her halükarda, çok az sayıda sigorta şirketi, sığ sahtelerin oluşturduğu artan tehdidi henüz ele almamıştır. Yine de bu onlar için yüksek bir öncelik olmalı - sığ sahtelerin etkisini azaltmak için hemen harekete geçilmeden, durdurulması zor bir tehdit olabilirler.