利用人工智能的保险欺诈：法国车险公司在图像取证上加强部署

Paris – 04.07.2026: 法国的保险公司记录到越来越多的欺诈企图，作案者利用生成式人工智能伪造或夸大照片中的车辆损伤。手法从细微修饰的划痕到完全合成的事故场景不等。目的在于为从未发生或在签约前已存在的损伤获得赔偿。行业人士称，这意味着欺诈手法已从传统伪造事故转向数字图像篡改。

据行业圈内和协会称，自2025年以来，保险公司及专业服务提供商记录到此类案件明显增多。与此同时，对核查流程的压力也在增加，因为常用方法——例如单纯的目测检查或简单元数据比对——常常无法可靠识别被篡改的内容。因此，各公司正在投资于以人工智能为基础的图像取证技术，这类技术会分析曝光、投影阴影、反射和像素层次，并识别EXIF数据、拍摄时间或相机签名中的异常。供应商描述了多阶段流程：自动化的初步筛查、随后由理赔人员进行的人工复核，以及在出现异常时引入独立鉴定人。

专家强调纯自动化检测的局限性。高质量生成的内容可以模仿元数据并生成一致的纹理；此外，图像链路可以通过不同平台被掩盖。因此，人类的合理性检查、现场勘验和可用于法庭的技术鉴定仍然非常重要。在明显的可疑情况下，公司会与执法部门合作；行业协会则呼吁统一指标并在行业内部加强信息共享。

在法律层面，人工智能在理赔中的使用也越来越受关注。欧洲的人工智能法规（AI Act）和如DSGVO等数据保护规定为透明度、文档记录和风险评估设定了框架，特别是在算法系统参与赔付决策时。保险公司正在制定内部政策，使自动化发现可被追溯，并明确升级路径直到由人工作出最终决定。目的是既防止误报，又能更快识别欺诈风险。

对被保险人而言，这一发展既有机遇也有风险。更精确的分析可以更快放行正当赔付，而证据不足则可能导致拖延。消费者组织建议在事件发生后立即保存带有时间和地点信息的原始照片，完整保留修理厂单据，并严格避免数字加工。保险公司则额外要求结构化的数字证据，例如连续的照片序列、车辆历史记录以及在可行情况下来自厂商或检测机构应用的影像。业内普遍认为，生成式与取证型人工智能之间的技术竞赛可能会持续——同时伴随共同标准、培训以及在理赔环节的严格质量保证。