保險欺詐一直是保險行業面臨的重要挑戰之一，尤其隨着技術的進步，欺詐者也在不斷更新其手段，利用AI技術，包括生成式模型、機器學習和數據分析工具等欺騙保險公司，而AI技術的應用正成爲他們的新工具，使其犯罪行爲更加隱蔽和複雜，挑戰保險行業的防欺詐措施。
1、語音克隆。欺詐者獲取社交媒體上的聲音樣本，通過AI技術生成可信的聲音克隆。這些克隆可用於僞裝成客戶與保險代理人交流，提出虛假的索賠要求。
2、深度僞造照片和視頻。欺詐者利用AI技術製作虛假的照片和視頻，通過社交網絡或視頻通話進行欺詐活動。這些深度僞造的媒體讓保險業務人員更難以被辨認。
3、僞造醫學證據。AI驅動的圖像生成器可創建逼真的醫學證據，如CT掃描或X射線。這些虛假證據可用於提交虛假醫療索賠。
4、僞造釣魚郵件。欺詐者利用AI機器人如ChatGPT，生成逼真的網絡釣魚嘗試和電子郵件詐騙消息，以欺騙受害者。
5、盜取數據申請保險。過去，欺詐者需要手動填寫虛假信息來提交保險申請，但現在他們可以利用AI技術自動化這一過程。通過數據提取工具，他們可以從多個來源獲取客戶數據，並自動填寫申請表。這使得欺詐者能夠提交大量的虛假申請，擴大其欺詐規模，並使其更難以被發現。
6、繞過安全防護體系。保險公司通常依靠安全系統來檢測異常數據，以識別潛在的欺詐行爲。然而，欺詐者利用人工智能技術，如IP地址和設備ID的操縱工具，繞過這些安全觸發器。他們可以快速切換IP地址或更改設備ID，使其看起來像是來自不同來源的合法請求。這使得保險公司更難以檢測和阻止欺詐行爲。
常見的汽車保險欺詐
汽車保險欺詐乃世界常見且昂貴的保險欺詐類型之一。僅在美國，每年便約有 20%的汽車保險公司賠付落入欺詐者之手，致使每個家庭年均多花費 400-700 美元的保費。
汽車保險欺詐可劃分爲軟欺詐與硬欺詐。軟欺詐通常涉及對事件或索賠的誇大，例如將因刮擦車庫牆壁導致的保險槓凹痕謊稱爲肇事逃逸事故所致。硬欺詐則通常更爲嚴重，涉及更大支出，如僞造事故或謊稱汽車被盜。具體如下：
虛假索賠：個人可能對汽車、財產或健康保險中實際並未發生的損失或損害提出虛假或誇大的索賠。
僞造事故：部分人故意引發事故或碰撞，以欺詐手段索取人身傷害或財產損失賠償。
身份盜用：欺詐者可能使用被盜身份，以他人名義申請保險單或提出索賠。
故意縱火：於財產保險中，縱火是常見的欺詐形式，投保人故意縱火以索取保險金。
誇大損失：投保人在提出索賠時可能誇大其損失程度，以謀求超出合理成本的賠付。
爲了應對這些挑戰，保險公司需要不斷加強技術防範措施，提高欺詐檢測的準確性和效率。同時，也需要加強與其他行業的合作，共同打擊保險欺詐行爲。
保險欺詐是一個不斷演變的問題，而人工智能技術的出現使其變得更加複雜和普遍。要有效應對這一挑戰，保險公司需要不斷改進其防欺詐技術，並利用先進的數據分析和機器學習算法來識別和阻止潛在的欺詐行爲。同時，監管機構和行業協會也需要加強對保險欺詐的監管和合作，以共同應對這一日益嚴重的問題。
保險機構的防禦策略
《“AI換臉”威脅研究與安全策略》 情報專刊認爲，要防範打擊AI欺詐，一方面需要有效識別檢測出AI僞造的內容，另一方面防範AI欺詐的利用和擴散。這不僅需要技術對策，更需要複雜的心理戰和公衆安全意識的提升。
1、數據分析與模式識別。數據分析和模式識別能夠幫助保險公司發現潛在的異常模式和行爲，從而提高欺詐檢測的準確性。藉由 AI 技術對大量數據加以分析，找出異常模式與行爲。通過對客戶歷史數據及行爲模式的監測，能更便捷地發覺潛在的欺詐活動。
2、行爲識別與分析。運用機器學習算法解析客戶的行爲模式，涵蓋購買行爲、索賠歷史以及與保險公司的交互形式。異常行爲或許暗示着欺詐的存在。行爲分析可以揭示客戶的異常行爲，爲識別欺詐提供重要線索。
頂象設備指紋通過將多端設備信息的內部打通，對每個設備生成統一且唯一設備指紋。並搭建基於設備、環境、行爲的多維度識別策略模型，識別出虛擬機、代理服務器、模擬器等被惡意操控等風險設備，分析設備是否存在多賬號登錄、是否頻繁更換IP地址、頻是否繁更換設備屬性等出現異常或不符合用戶習慣的行爲，追蹤和識別欺詐者的活動，幫助企業實現全場景各渠道下同一ID的運營，助力跨渠道的風險識別與管控。
3、身份真僞驗證。採用生物識別技術或其他先進的身份驗證方法，以確保客戶身份的真實性，進而降低冒名頂替與身份盜竊的風險。身份驗證技術可以減少身份盜竊和冒名頂替的風險。
頂象無感驗證基於AIGC技術，能夠防止AI的暴力破解、自動化攻擊和釣魚攻擊等威脅，有效防止未經授權的訪問、賬戶被盜用和惡意操作，從而保護系統的穩定性。它集成了13種驗證方式和多種防控策略，彙集了4380條風險策略、112類風險情報、覆蓋24個行業和118種風險類型。其防控精準度高達99.9%，並能快速實現從風險到情報的轉化。同時支持安全用戶無感通過，實時對抗處置能力也縮減至60s內，進一步提高了數字登錄服務體驗的便捷性和效率。
4、圖像與人臉識別。針對索賠所涉及的圖像和照片展開分析，以確認索賠的真實性。例如，藉助圖像識別技術能夠檢測圖像的編輯痕跡或修改跡象。圖像識別技術能夠驗證索賠中圖像的真實性。
頂象全鏈路全景式人臉安全威脅感知方案通過設備環境、人臉信息、圖像鑑僞、用戶行爲、交互狀態等多維度信息進行智能覈驗，快速識別注入攻擊、活體僞造、圖像僞造、攝像頭劫持、調試風險、內存篡改、Root/越獄、惡意Rom、模擬器等運行和系統類等30多類惡意攻擊行爲，及時發現僞造視頻、虛假人臉圖片、異常交互行爲後，可自動阻斷操作。同時能夠靈活配置視頻
5、自然語言處理。利用自然語言處理技術來剖析索賠文件、申請表以及其他文字信息，以探尋任何不一致或可疑的語言模式。自然語言處理有助於發現文字信息中的可疑模式。
6、實時監控與預警系統。構建實時監控系統，實時洞察可能的欺詐行爲，並採取相應舉措。預警系統能依據預先設定的規則與模式，自動發出警報。實時監控和預警系統能夠及時發現潛在的欺詐行爲，以便採取措施。
頂象Dinsight實時風控引擎幫助企業進行風險評估、反欺詐分析和實時監控，提高風控的效率和準確性。Dinsigh的日常風控策略的平均處理速度在100毫秒以內，支持多方數據的配置化接入與沉澱，能夠基於成熟指標、策略、模型的經驗儲備，以及深度學習技術，實現風控自我性能監控與自迭代的機制。與Dinsight搭配的Xintell智能模型平臺，能夠對已知風險進行安全策略自動優化，基於風控日誌和數據挖掘潛在風險，一鍵配置不同場景支持風控策略。其基於關聯網絡和深度學習技術，將複雜的數據處理、挖掘、機器學習過程標準化，提供從數據處理、特徵衍生、模型構建到最終模型上線的一站式建模服務。
7、合作反欺詐網絡。和其他保險公司、金融機構以及政府部門構建合作關係，共享信息與經驗，共同應對欺詐行爲。合作反欺詐網絡通過信息共享和協同工作，增強了防範欺詐的能力。
通過採用上述手段，搭建多渠道全場景多階段防護的安全體系，系統對抗AI帶來新威脅，保險公司能夠更高效地預防 AI 帶來的欺詐風險，守護自身與客戶的利益。
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