Цифровые мошенники генерируют изображение «поврежденного автомобиля» и обращаются за страховой выплатой по ОСАГО. Пока страховые компании справляются, да и поток таких сомнительных заявлений небольшой. Но не настанет ли момент, когда отличить подделку от реальности станет невозможно? Всё в цифре Причина интереса мошенников к страховщикам, которые всегда стараются трижды проверить документы, прежде чем осуществить выплату, заключается в развитии цифровых сервисов. Страховщики уже давно предлагают клиентам провести осмотр и фотофиксацию повреждений самостоятельно, это экономит время и деньги. Но слепо доверять фотографиям и видеозаписям нельзя. Уже появились объявления, в которых предлагается «разбить» машину за несколько сотен рублей. Схема проста: если вы попали в небольшое ДТП и у вас есть на руках документы, например европротокол, вы можете с помощью таких «специалистов» увеличить сумму ущерба, предоставив страховой компании подтверждение в виде убедительно выглядящих фотографий и даже видеозаписей. Например, легкая царапина на бампере может превратиться в серьезное посвреждение, затронувшее еще и фонари и крышку багажника вместе взятые. Конечно, такая практика – прямой путь к уголовному преследованию, но всегда находятся граждане, готовые рискнуть. Как это работает Сама схема стала возможной благодаря появлению нейронных сетей последнего поколения, таких как Nano Banana Pro американской компании Google. Эти нейросети создают не просто абстрактные изображения, но могут принять на вход реальное изображение автомобиля и с помощью простой текстовой инструкции изменить его так, что человеческий глаз не сможет распознать подделку. Например, добавить повреждения, трещины, сколы, чем и пользуются мошенники. В итоге ущерб на 15 тысяч рублей легким движением компьютерной мышки превращается в 100 тысяч и даже больше. «Сфотографировать» трещину поближе? Нет проблем. Показать скол на фонаре заднего вида? Пожалуйста, вот три фотографии одного и того же скола с разных углов. Пока у эксперта страховщика есть теоретические шансы увидеть и распознать подлог, но для этого ему надо быть очень внимательным и по-настоящему въедливым. А с этим сейчас проблема – на одного такого специалиста обычно ложится сотня дел по урегулированию убытков, и рассматривать пиксели на вполне реалистично выглядящих фото никто не будет просто в силу высокой загрузки. Обратной дороги нет? В Европе в 2025 году 92% страховых компаний, занимающихся моторным страхованием, столкнулись с мошенничеством с использованием ИИ. Это не единичные случаи: 10% европейских страховщиков потеряли более 1 млн евро от таких мошенников, и это только расследованные и доказанные инциденты. А сколько подобных историй не было распознано и было принято к выплате как есть? Причина опять же в удобстве – вместо реального осмотра транспортного средства страховые компании переходят на дистанционный самоосмотр и принимают цифровые фото и видео в качестве основания для выплаты. Хочется закончить рассказ чем-то позитивным – вроде того, что проблема вот-вот будет решена и мошенники уйдут. Но нет, это не так. Нейронные сети творят чудеса, а страховые компании в мире уже разучились работать «по-старому», когда надо было приехать в офис, на парковку, дождаться эксперта с фотоаппаратом, пройти строгую фотосессию. Сейчас всё в цифре, доля электронных европротоколов растет не по дням, а по часам. А реальных экспертов, которые физически осматривают машины и повреждения, сокращают для оптимизации издержек. Как страховая отрасль будет выходить из нейросетевого тупика? У меня на этот вопрос ответа нет. Может, повышением тарифов?
