Verzekeraars in Nederland melden een toename van fraudegevallen waarbij kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om bewijs te vervalsen. Volgens berichtgeving van NU.nl, op basis van navraag bij meerdere verzekeraars, worden vooral foto’s en documenten bewerkt om claims te ondersteunen.
Wat gebeurt er precies?
In de praktijk gaat het om verschillende technieken en doelen: foto’s van beschadigde spullen worden gemanipuleerd, facturen worden aangepast en in documenten worden datums of details veranderd. Een concreet voorbeeld uit de bron: een foto van een beschadigde designertas waarvan de rafelrand zodanig leek dat het door een hond veroorzaakt kon zijn, maar waarvan bij controle bleek dat de afbeelding met AI was bewerkt. Ook worden beelden van vermeende botsingen ingediend terwijl die aanrijdingen niet hebben plaatsgevonden.
- Beeldmanipulatie — foto’s van spullen of auto’s aanpassen om schade te suggereren.
- Documentfraude — facturen en formulieren wijzigen, bijvoorbeeld datums of bedragen aanpassen.
- Moeilijke detectie — sommige AI-bewerkingen zijn lastig te herkennen met traditionele controles.
Waarom dit ertoe doet
Verzekeringen berusten op risicodeling en vertrouwen. Als het aantal succesvolle fraudeclaims stijgt, staan verzekeraars onder druk om uit te keren — of om strengere controles in te voeren. Beide routes hebben gevolgen: hogere uitkeringen kunnen op termijn leiden tot hogere premies voor alle polishouders, terwijl intensievere forensische controles processen vertraagt en kosten opvoert.
Technische uitdagingen bij detectie
Onderzoekers en verzekeraars geven aan dat vooral documenten het vaakst worden misbruikt. AI-tools maken het bewerken van beelden en bestanden sneller en toegankelijker, waardoor fraudeurs zonder uitgebreide vaardigheden overtuigend materiaal kunnen produceren. Detectietools moeten daarom regelmatig worden aangepast aan nieuwe generatiemethoden van beeld- en tekst-AI.
| Type bewerkte data | Probleem |
|---|---|
| Foto’s | Visuele overtuiging: schade lijkt echt |
| Facturen/documenten | Datums/bedragen manipuleren |
| Voertuigbeelden | Valse botsingsscènes indienen |
Voor verzekeraars betekent dit dat zij moeten investeren in gespecialiseerde detectietools en in training van personeel om subtiele signalen van manipulatie te herkennen. Voor consumenten is het gevaar dat de kosten van deze fraudebestrijding uiteindelijk via premieverhogingen terugkomen. De ontwikkeling onderstreept ook dat regelgevers, techproviders en de verzekeringssector moeten samenwerken om standaarden en methoden voor validatie op te zetten.
