Yapay zekâyla oluşturulan veya manipüle edilen kaza, hasar ve fatura görselleri sigorta dolandırıcılığında yeni bir risk alanı yaratıyor. Sigorta şirketleri, sahte görselleri hasar sürecine girmeden tespit edebilmek için yeni teknolojilere yöneliyor.
Sigorta dolandırıcılığı, sektörün uzun süredir mücadele ettiği temel risklerden biri. Ancak üretken yapay zekânın yaygınlaşmasıyla birlikte sahte hasar dosyaları artık daha hızlı, daha kolay ve daha düşük maliyetle hazırlanabiliyor.
Yapay zekâ kullanılarak değiştirilen ya da tamamen sentetik biçimde oluşturulan fotoğraflar; trafik kazası görüntüsü, hasarlı eşya, fatura, makbuz veya farklı kanıt türleri olarak sigorta şirketlerine sunulabiliyor. Bu durum, dolandırıcılık girişimlerinin tespit edilmesini zorlaştırırken hasar inceleme süreçleri üzerindeki baskıyı da artırıyor.
Yapay zekâ sahte delil üretimini kolaylaştırıyor
SAS Sigorta Suistimali Uzmanı Adam Hall tarafından gerçekleştirilen çalışma, üretken yapay zekânın saniyeler içinde son derece ikna edici trafik kazası sahneleri oluşturabildiğini gösteriyor.
Bu tür sahte görsellerin, dolandırıcıların ve organize suç gruplarının sigorta şirketlerini yanıltmak için kullandığı yöntemlerle büyük ölçüde örtüştüğü belirtiliyor.
Sigorta dolandırıcılığının tüketicilere yıllık maliyetinin yaklaşık 308,6 milyar dolar olduğu tahmin edilirken, mal ve kaza sigortalarındaki her 10 hasar dosyasından yaklaşık birinde dolandırıcılık unsuru bulunduğu ifade ediliyor.
Sektör hazırlık seviyesini yetersiz görüyor
Association of Certified Fraud Examiners ile SAS tarafından gerçekleştirilen araştırmaya göre dolandırıcılıkla mücadele profesyonellerinin yalnızca yüzde 7’si, kurumlarının yapay zekâ destekli dolandırıcılığı tespit etme veya önleme konusunda orta seviyenin üzerinde hazırlıklı olduğunu düşünüyor.
Araştırmaya katılan sigorta sektörü temsilcileri arasında ise hiçbir katılımcı, kurumunun bu konuda orta seviyenin üzerinde hazır olduğuna yönelik güven belirtmedi.
Robert Blanchard sentetik görsel tespitini anlattı
SAS Kıdemli Veri Bilimcisi Robert Blanchard, SAS Innovate veri ve yapay zekâ etkinliğinde sentetik görsel tespitine dayanan çözüm yaklaşımını paylaştı.
Blanchard, sahte makbuz görsellerindeki artış nedeniyle çözüm arayan bir sigorta müşterisinin kullanım senaryosunu örnek gösterdi.
SAS Intelligent Decisioning altyapısı üzerinde geliştirilen sistem; bilgisayarlı görü, optik karakter tanıma ve büyük dil modeli tabanlı muhakemeyi bir araya getiriyor. Böylece sigorta şirketleri, sentetik olarak oluşturulan veya üzerinde oynanan görselleri hasar değerlendirme sürecine girmeden önce tespit edebiliyor.
Risk skoruna göre karar veriliyor
Sistem, görselleri ve belgeleri olası manipülasyon izlerine karşı otomatik biçimde tarıyor. OCR ile elde edilen metinler, anlamsal değerlendirme ve adli görsel analiz sonuçları birlikte inceleniyor.
Elde edilen risk skoruna göre dosya otomatik onaylanabiliyor, uzman incelemesine yönlendirilebiliyor veya reddedilebiliyor.
Şüpheli alanların görsel katmanlarla işaretlenmesi sayesinde analistler, dosyanın neden riskli olarak değerlendirildiğini daha kolay anlayabiliyor.
“Yapay zekâ hem silah hem kalkan olabilir”
SAS Küresel Sigorta Başdanışmanı Franklin Manchester, dolandırıcıların yalnızca birkaç komutla sahte sigorta taleplerini destekleyecek görsel deliller üretebildiğine dikkat çekti.
Manchester, yapay zekânın dolandırıcıların elinde güçlü bir araca dönüşebildiğini ancak sigorta şirketleri için de etkili bir savunma mekanizması olabileceğini belirtti.
Yapay zekâ destekli sistemlerin insan gözünün fark edemeyeceği görsel anomalileri yakalayabileceğini ifade eden Manchester, bu araçların finansal kayıpların azaltılmasına, karar doğruluğunun artırılmasına ve dürüst müşterilerin ek maliyetlerden korunmasına katkı sağlayabileceğini vurguladı.
Yapay zekâ sigorta dolandırıcılığında nasıl kullanılıyor?
Dolandırıcılar yapay zekâyla sahte kaza görüntüleri, hasar fotoğrafları, faturalar ve makbuzlar üreterek sigorta taleplerini destekleyebiliyor. Sigorta şirketleri ise bilgisayarlı görü, OCR ve büyük dil modellerini birlikte kullanarak bu sentetik içerikleri tespit etmeye çalışıyor.
