- A Aviva revelou um recorde de £230 milhões em fraudes de seguro.
- Criminosos passam a usar IA para criar cenas de acidente falsas e documentos enganosos.
- A empresa está desenvolvendo um sistema de defesa alimentado por IA para enfrentar o problema em escala.
- Parte do montante envolve “inflacionamento de sinistros”, com orçamentos inflados ou itens supervalorizados.
- A IA é usada como filtro para apoiar investigadores humanos, mantendo supervisão para evitar decisões automatizadas.
Aviva identificou um recorde de 230 milhões de libras em fraudes de seguro e está recorrendo a ferramentas de inteligência artificial para combater o problema. A empresa afirma que o cenário de fraude evoluiu e ficou mais sofisticado.
A disputa se intensifica com o uso de IA por parte dos fraudadores. Relatórios indicam que criminosos geram cenas de acidentes com aparência realista e criam documentos falsos, como orçamentos de reparo e relatos médicos, para sustentar dezenas de sinistros de alto valor.
A resposta da Aviva envolve um sistema de IA capaz de analisar dados em larga escala. O objetivo é detectar padrões de fraude e cruzar informações, como danos descritos, carimbos de tempo e histórico de veículos, com uma verificação humana posterior.
IA como ferramenta de defesa
A equipe de investigação da Aviva utiliza a IA para filtrar o ruído e priorizar os casos com maior probabilidade de fraude, mantendo a intervenção humana no processo decisivo. O objetivo é manter justiça e transparência na avaliação de sinistros.
Embora a empresa seja contida sobre a arquitetura, a estratégia visa igualar o ritmo dos golpes alimentados por IA. A medida não busca negar sinistros automaticamente, mas auxiliar os peritos na identificação de indícios e inconsistências.
Implicações para o setor
Especialistas dizem que o uso de IA pode redefinir a verificação de reclamações no seguro. Ferramentas geradas por IA elevam a precisão na detecção de padrões incomuns e reduzem custos ao evitar pagamentos indevidos, mantendo a equidade para clientes legítimos.
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