Resumen: La IA generativa está potenciando el fraude de seguros al facilitar la falsificación de pruebas de accidentes a escala y en poco tiempo. El fraude de seguros es un problema generalizado y costoso, que representa decenas de miles de millones de dólares en pérdidas cada año. En el sector de los seguros de vehículos, los esquemas de fraude tradicionalmente han implicado accidentes simulados, daños exagerados o documentos falsificados. El auge de la IA generativa, incluida la generación de imágenes y vídeos deepfake, ha introducido nuevos métodos para cometer fraude a escala. Los estafadores ahora pueden fabricar fotografías de accidentes muy realistas, pruebas de daños e incluso identidades o documentos falsos con un mínimo esfuerzo, aprovechando las herramientas de inteligencia artificial para reforzar las reclamaciones de seguros falsas. Las aseguradoras han comenzado a implementar contramedidas, como software de detección de deepfake basado en inteligencia artificial y procesos de verificación mejorados para detectar y mitigar estas estafas impulsadas por inteligencia artificial. Sin embargo, las estrategias de mitigación actuales enfrentan limitaciones importantes. Las herramientas de detección pueden sufrir falsos positivos y negativos, y los estafadores sofisticados adaptan continuamente sus tácticas para evadir los controles automatizados. Esta carrera armamentista del gato y el ratón entre la IA generativa y la tecnología de detección, combinada con barreras de recursos y costos para las aseguradoras, significa que combatir el fraude de seguros basado en la IA sigue siendo un desafío constante. En este documento técnico, presentamos la solución en capas UVeye para el fraude de vehículos, lo que representa un gran avance en la capacidad de detectar, mitigar y disuadir esta nueva ola de fraude.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 23 de octubre de 2025.
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