インフォグラフィック：生成AI時代の書類不正

 生成AI時代の書類不正

いかにして「組織化された不正」を防ぐかー保険会社が構築すべき多層的な防御壁とは 

 不正は「産業化」フェーズへ 

 これまでの単発で場当たり的な不正とは異なり、生成AIの出現によっ て攻撃の「質」と「量」が劇的に変化しています。 もはや肉眼では見抜けないほど精巧な不正書類が量産されるだけで なく、自動化ツールで「査定のしきい値」を割り出し、検知を巧みにす り抜けるといった手口が広がっています。 

 不正者の手口 

1.  LLM（大規模言語モデル）：自然で説得力 のある文章（診断書・理由書等）の作成 

2.  画像生成AI:写真のようにリアルな事 故証拠写真や偽造身分証の生成 

3. 自動化による大量試行攻撃：保険会社の査 定ルールを特定するための大量テスト投稿 

 今日から実行できるクイック・ ウィン（即効策）

1.  外部照合： 請求書のIDやQRコー ドを外部レジストリと照合する 

2.  画像検索： 不審な写真に対しリバース画像検索を実行する 

3.  データ比較： メタデータを抽出し、事故状況の場所 ・時間と照合する 

 推奨KPI（成果指標）

1. 不正検知による支払防止総 額（Total Savings）

2. トリアージ（選別） 時間の削減効果

3. モデルの精度と再現率 （Precision & Recall）

4. アラートからの調査移行率 （Conversion）