Aviva如何利用人工智能检测并阻止2.3亿英镑的保险欺诈

阿维瓦 已发现一项记录 2.3亿英镑 在保险欺诈索赔方面——并且现在正在部署先进的人工智能工具来应对快速演变的威胁形势。

💬 “战场已经改变——犯罪分子正带着新一代的工具而来。我们现在所处的环境中，人工智能不仅被用于防御欺诈，也被用于实施欺诈。”

保险业长期以来一直面临着投机取巧的欺诈行为——例如，一辆被撞的车突然需要更换四扇车门，或者一次轻微的滑倒演变成改变人生的重伤。但根据英杰华（Aviva）的最新数据，欺诈的性质正在发生变化。 更深邃、更复杂、更难被人眼捕捉到。

🤖 打击人工智能驱动的保险欺诈工厂

Aviva报告称，诈骗分子现在正在利用人工智能生成虚假信息。 逼真的伪造车祸现场这些不是拙劣的 Photoshop 作品——它们是细节丰富、逼真的图像，足以欺骗处理大量案件的理赔员。

同样的生成式人工智能工具也被用于伪造文件——从从未进行的维修发票到毫无事实依据的医疗报告。诈骗分子不再需要腐败的修车厂或医疗专业人员网络。 订阅企业服务，再加上一点想象力就足够了。

⚠️ 主要关注点： 个人或小组现在可以生成支持性证据，以支持…… 数十起高额索赔 他们甚至无需离开办公桌。当现实本身如此容易且廉价地被伪造时，我们又该如何验证现实的真实性呢？

🔍 Aviva 的人工智能防御系统如何运作

Aviva的回应是建立一个 人工智能驱动的防御系统 能够以与威胁本身相同的规模和速度运行。该系统的核心功能是： 对数百万个数据点进行模式识别 依据现有和历史资料。

当提交新的索赔申请时，人工智能会同时交叉引用多个维度：

• ✅ 照片中的损坏情况是否与……相符？ 所述事故的物理原理？
• ✅ 做文档 时间戳 逻辑上一致吗？
• ✅ 车辆登记信息是否已显示？ 其他可疑说法？
• ✅ 是否提供维修报价 异常值 与数据库中数千个类似的维修案例相比如何？

这种程度的法医分析将是 无法手动执行 每天都有数千起索赔申请。

💰 从有组织犯罪到夸大其词

值得注意的是，并非所有欺诈行为都源于有组织犯罪团伙。2.3亿英镑的损失中有一部分来自业内所谓的“网络诈骗”。 “索赔通胀” — 更常见的欺诈形式是保单持有人或服务提供商虚报账单。

📋 例子： 修车厂可能会在报价中添加不必要的维修项目，或者个人可能会夸大入室盗窃中被盗物品的价值。人工智能可以通过将报价与同一地区、同一品牌和型号的数百个类似维修案例进行比较，立即识别出异常报价。

🧑‍💻 人机协同方法

Aviva人工智能的目标是 不是 直接否认索赔。它的作用是…… 增强工具 对于人工调查人员而言——它起到过滤器的作用，可以找出最有可能的欺诈案例，供专家审查。

这 人机交互方法 这对于确保公平性，防止系统变成一个不受制约的决策黑箱至关重要。

🌐 生成式人工智能时代的蓝图

Aviva 的做法提供了一种 任何面向客户的企业都可能采用的潜在路线图 驾驭生成式人工智能时代。制造这些威胁的技术，同时也是对抗这些威胁最有效的武器。

💡 随着伪造身份和发票等一切事物变得越来越容易，唯一可行的防御措施是建立一个智能系统，该系统能够…… 学习、适应并识破欺骗 规模之大，仅靠人类自身是无法企及的。

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