Sve je više pokušaja prevara osiguravajućih kuća s AI fotografijama

Nije trebalo dugo da se od pojave različitih alata umjetne inteligencije počne uočavati njihova zloupotreba. U moru različitih fotografija šteta na automobilima koja svakodnevno pristižu osiguravajućim kućama sve se češće pokrade i pokoja lažna, s ogrebotinom dodanom upravo pomoću tih alata.

Naime, osiguravajuće su kuće na meti prevaranata koji su postali kreativniji u svojim nastojanjima da im isplata osiguranja od (nepostojeće) štete sjedne na račun. S nekoliko su se pokušaja takvih prevara već susreli u Triglav osiguranju.

– U jednom konkretnom slučaju, klijent je putem online prijave dostavio fotografije koje su bile digitalno obrađene uz pomoć alata temeljenih na umjetnoj inteligenciji. Cilj takvih manipulacija najčešće je bio prikazivanje oštećenja koje zapravo nije nastalo na prijavljenom vozilu ili pak preuveličavanje stvarne štete. Fotografije su u početku izgledale uvjerljivo, no zahvaljujući iskustvu naših procjenitelja i standardiziranom procesu provjere, ubrzo smo posumnjali u njihovu vjerodostojnost.

Usporedbom s prethodnim zapisima o vozilu te dodatnim provjerama s internim bazama podataka i obrascima prijave, utvrdili smo da postoje značajna odstupanja u odnosu na stvarno stanje vozila – opisuje situaciju Roko Gruja, direktor sektora za upravljanje naknadama šteta u Triglav osiguranju.

Najgore tek dolazi?

Manipulacije fotografijama u procesima obrade šteta postoji već dugo, ističe Kristijan Oslić, direktor službe za prevenciju zlouporaba i unapređenje procesa obrade šteta u Croatia osiguranju i LAQO digitalnom osiguranju. Iako se oni još nisu susreli s AI generiranim lažnim fotografijama u praksi, očekuju da će se AI tehnologija najviše koristiti za manipuliranje fotografijama vozila, nekretnina ili plovila.

U Triglavu, pak, trenutno ne bilježe značajan porast ovakvih slučajeva, no to ne znači da ih ne primjećuju.

– Moramo biti svjesni da je sve lakše pristupiti alatima koji omogućuju digitalnu obradu, što znači da ćemo u budućnosti vidjeti porast takvih pokušaja – poručuje Gruja.

Najčešći oblici lažiranja u dosadašnjoj praksi Triglav osiguranja svode se na to da klijenti pokušavaju prenijeti oštećenja s jednog vozila na drugo.

– Tipičan scenarij uključuje fotografiranje oštećenja na tuđem vozilu i potom korištenje AI alata ili drugih digitalnih programa za 'kopiranja' tih oštećenja na vlastito vozilo. To se najčešće radi s ciljem da se već postojeća oštećenja ili ona koja nisu nastale na tom vozilu predstave kao nova šteta, kako bi klijent ostvario pravo na odštetu – kaže Gruja.

Prevarante otkrivaju podaci

Možda manipuliranje fotografijama zvuči kao brza i laka zarada, no razvojem umjetne inteligencije razvijaju se i sustavi otkrivanja lažiranih fotografija. Na primjer, osiguravajuće kuće već su spremne na pokušaje prevare, pa se tijekom procjenjivanja fotografija dobivenih od klijenata ne oslanjaju samo na jednu metodu uvrđivanja je li šteta stvarna ili ne.

– Budući da je sve više procesa digitalizirano, što među ostalim podrazumijeva da klijent fotografije štete dostavlja digitalnim kanalima, ključ je u sigurnosti izvora, odnosno kako i preko čega klijent dostavlja sadržaj osiguratelju. Zato koristimo tehnološki napredne aplikacije i alate za fotografiranje te slanje dokumentacije koji ne dozvoljavaju manipulaciju sadržajem koji se dostavlja. Ti alati omogućuju i provjeru metapodataka što je ključno za provjeru autentičnosti sadržaja koji zaprimamo – objašnjava Oslić proces provjere u Croatia i LAQO osiguranju.

I u Triglavu se slažu da je osim vizualne analize proučavanje tehničkih karakteristika fotografija, poput rezolucije, veličine datoteke i metapodataka, faktor koji može ukazati na to je li slika prethodno obrađena ili nije.

– Na primjer, metapodaci, koji sadrže informacije o uređaju na kojem je slika snimljena ili vremenu kada je fotografija napravljena, također mogu pružiti korisne tragove. Jedan od konkretnih primjera u kojem je naša metoda provjere bila ključna bio je slučaj u kojem je jedna od dostavljenih fotografija imala znatno veću veličinu i rezoluciju u odnosu na ostale. Takva neskladnost često ukazuje na to da slika nije originalna, već da je možda uređivana ili generirana pomoću neke druge tehnologije – navodi Gruja.

Ništa bez čovjeka

Jasno je, dakle, da se razvojem AI-ja pravila igre u mnogim branšama mijenjaju. Kod osiguravatelja nije pitanje hoće li broj prijevara biti sve veći, nego koliko će pažljivo odgovoriti na pokušaje prevara.

– Korištenjem novih alata, pokušaji lažiranja postaju gotovo neprepoznatljivi na prvu zbog čega naši procjenitelji moraju biti oprezniji i precizniji u svojim analizama. Šteta može izgledati vrlo stvarno na slici, ali s dobrim iskustvom i tehničkim alatima možemo prepoznati sitne nesukladnosti koje otkrivaju manipulaciju – smatra Gruja.

Oslić dodaje da danas postoji niz alata koji mogu otkriti je li neka fotografija uređivana, bilo pomoću klasičnih softvera, bilo putem AI-ja. No, potvrđuje da je ključno i iskustvo njihovih procjenitelja koji na temelju specifičnih pokazatelja znaju prepoznati da je riječ o manipulaciji.