生成式人工智能：在索赔世界中为善与恶服务的双重代理人
作者：Elizabeth Blosfield
专家表示，理赔专业人士需要适应人工智能的快速发展，因为用于打击理赔欺诈的技术也被用来维持这种欺诈行为。
“这确实变成了一场军备竞赛，”Verisk 反欺诈分析总裁 Shane Riedman 表示。“这是一场善与恶的军备竞赛。”
他解释说，虽然保险公司不断努力识别和防御风险，但犯罪分子也在努力利用不断变化的人工智能技术来增加风险。
Attestiv 首席执行官 Nicos Vekiarides 表示，虽然保险业应该为随着该领域效率的提高而仅通过照片就解决了多少索赔感到自豪，但这也增加了这些照片被操纵或更改的风险。Attestiv 提供人工智能驱动的数字内容分析和取证，致力于识别照片、视频和文档中的深度伪造、欺诈和网络威胁。
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“我们看到欺诈性图像被用作保险索赔的一部分，而且数量很多，”他说。
检测与人工智能相关的索赔欺诈
Turvi 首席技术官 Sam Krishnamurthy 表示，保险公司必须确保不断更新 Deepfake 检测工具。Turvi 是一家新的财产/伤亡索赔 SaaS 技术提供商，最初由 Crawford & Company 内部开发。
“Deepfake 技术的发展速度如此之快，保险公司面临的主要挑战将是采用该技术本身，而不是依赖传统的、过时的方法，因为传统的、过时的方法将不再足以检测表明伪造信息的异常情况，”“他说。
里德曼表示，期望理算员仔细检查每张照片或文件，以找出现在只是篡改或人工智能生成的痕迹迹象，这并不总是可行的，而且可能会给理算员带来不切实际的工作量。
“我们认为最好的防御是应用检测分析程序，该程序会检查所有图像、所有文档、所有数字媒体——一种监控欺诈指标的拉网方法，”他说。
然而，这些计划的实施和运作需要时间，因此，当保险公司踏上这一旅程时，他表示，在基础知识上加倍努力很重要。
“我们发现涉及数字媒体欺诈的索赔还存在其他可疑因素，即更传统的危险信号，”里德曼说。
责任在于保险公司
保险科技公司 CoverGenius 首席风险官 Darcy Rittinger 表示，保险公司在发现和防止索赔过程中的欺诈方面负有重大责任，这源于对保单持有人和股东的信托责任以及政府当局制定的具体监管要求。现在，检测深度伪造品将成为防止欺诈义务的一部分。
“可能会有更多人使用深度伪造检测技术，这将成为索赔平台的重要组成部分，”Rittinger 说。“话虽如此，保险业并不总是能够获得这些进步，而且保险公司历来缺乏独立开发或获取尖端技术工具的资源。”
Rittinger 表示，对保险业投资检测技术的监管激励措施将是有益的，但她认为立法首先要解决个人、公众和公共利益，然后再针对保险公司和深度造假给该行业带来的独特挑战。
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