論文の概要: A new wave of vehicle insurance fraud fueled by generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19957v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 18:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:16.63579
• Title: A new wave of vehicle insurance fraud fueled by generative AI
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによる自動車保険詐欺の新たな波
• Authors: Amir Hever, Itai Orr,
• Abstract要約: 保険詐欺は広範でコストのかかる問題であり、毎年数千億ドルの損失を被る。 ディープフェイク画像やビデオ生成を含む生成AIの台頭は、大規模に不正を犯す新しい方法を導入した。 保険会社はAIベースのディープフェイク検出ソフトウェアのような対策を展開し始めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative AI is supercharging insurance fraud by making it easier to falsify accident evidence at scale and in rapid time. Insurance fraud is a pervasive and costly problem, amounting to tens of billions of dollars in losses each year. In the vehicle insurance sector, fraud schemes have traditionally involved staged accidents, exaggerated damage, or forged documents. The rise of generative AI, including deepfake image and video generation, has introduced new methods for committing fraud at scale. Fraudsters can now fabricate highly realistic crash photos, damage evidence, and even fake identities or documents with minimal effort, exploiting AI tools to bolster false insurance claims. Insurers have begun deploying countermeasures such as AI-based deepfake detection software and enhanced verification processes to detect and mitigate these AI-driven scams. However, current mitigation strategies face significant limitations. Detection tools can suffer from false positives and negatives, and sophisticated fraudsters continuously adapt their tactics to evade automated checks. This cat-and-mouse arms race between generative AI and detection technology, combined with resource and cost barriers for insurers, means that combating AI-enabled insurance fraud remains an ongoing challenge. In this white paper, we present UVeye layered solution for vehicle fraud, representing a major leap forward in the ability to detect, mitigate and deter this new wave of fraud.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、事故証拠を大規模かつ迅速に偽装することを容易にすることで、保険詐欺を過小評価している。 保険詐欺は広範でコストのかかる問題であり、毎年数千億ドルの損失を被る。 自動車保険業界では、不正行為は伝統的に事故、過大な損害、偽造文書に関係している。 ディープフェイク画像やビデオ生成を含む生成AIの台頭は、大規模に不正を犯す新しい方法を導入した。 詐欺師は、非常に現実的なクラッシュ写真、被害証拠、さらには偽の身元や文書を最小限の努力で作成でき、偽の保険請求を補強するためにAIツールを活用することができる。 保険会社は、AIベースのディープフェイク検出ソフトウェアや、AI駆動詐欺の検出と緩和のための検証プロセスの強化など、対策の展開を開始している。 しかし、現在の緩和戦略は重大な制限に直面している。 検出ツールは偽陽性や否定に悩まされ、高度な詐欺師は自動チェックを避けるために戦術を継続的に順応する。 このAIと検出技術と、保険業者のリソースとコストの障壁を合わせると、AIによる保険詐欺との戦いは今も続いている課題だ。 この白書では、車両不正に対するUVeyeの階層化ソリューションを紹介し、この新たな詐欺の波を検出し、緩和し、抑止する能力において、大きな前進を示す。

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