據(jù) Digital Trends 報(bào)道，AI生成的車輛損傷圖片正演變?yōu)檎鎸?shí)的保險(xiǎn)詐騙問題，英國阿德米拉爾保險(xiǎn)公司將2025年相關(guān)案件的大幅激增，歸因于經(jīng)過篡改的圖片與偽造的佐證材料。

問題已不再局限于可疑的書面文件：如今車輛受損照片可被編輯，用以夸大損失程度，或?yàn)橹貜?fù)理賠提供支撐（Photos of damaged vehicles can now be edited to make a loss look worse or to help support a duplicate filing）。

據(jù)英國廣播公司（BBC）報(bào)道，有一起理賠申請使用了經(jīng)AI修改車牌的受損路虎照片，而另一宗案件中出現(xiàn)了同一張圖片、僅車牌不同的情況。

還有一張圖片將車輛追尾損傷通過 AI 修圖修得比實(shí)際更嚴(yán)重。阿德米拉爾保險(xiǎn)公司表示，這些申請均已被其反欺詐團(tuán)隊(duì)查獲，在賠付前就予以拒賠（Admiral said those submissions were caught by its fraud team and denied before any payout was made）。

該公司還稱，2025年詐騙案件較上一年激增71%，部分原因是AI工具普及，普通人也能輕易修改圖片、偽造虛假文件。

這一趨勢與普通消費(fèi)者息息相關(guān)，因?yàn)樵p騙成本最終不會只由詐騙者承擔(dān)（That gives this trend a clear consumer angle, because the cost of fraud does not stay with the fraudster alone），比如防詐騙團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營成本也是成本。

偽造證據(jù)的運(yùn)作方式

詐騙者不再只依賴偽造表格或編造說辭，現(xiàn)在可提交以假亂真的圖片作為所謂“證據(jù)”（Instead of relying only on forged forms or invented stories, scammers can now submit a convincing image as supposed proof）。

在上述案例中，AI被用于修改車輛照片，要么夸大損傷，要么把同一起事故重復(fù)用于多起車險(xiǎn)理賠申請。

這改變了理賠審核團(tuán)隊(duì)的工作重心：他們不再只核查文件與時(shí)間線，還要驗(yàn)證圖片本身是否可信（they are also testing whether the image itself can be trusted）。

阿德米拉爾表示，其反欺詐工具正在升級，隨著這類濫用行為愈發(fā)不容忽視，整個(gè)行業(yè)也在共享應(yīng)對策略。

無辜車主保費(fèi)為何會受影響

詐騙會推高整個(gè)保險(xiǎn)體系的成本，保險(xiǎn)公司表示，這些成本最終會廣泛地轉(zhuǎn)嫁為保費(fèi)上漲（Fraud adds costs across the system, and insurers say those costs can feed into higher premiums more broadly）。

這正是AI圖片詐騙不止是小眾犯罪新聞的原因。即便持有合法理賠申請的無辜車主，也可能因上述問題導(dǎo)致保費(fèi)上漲、理賠審核變得更嚴(yán)格。

部分案件屬于投機(jī)性夸大事故的真實(shí)損失，另一些則從一開始就用偽造文件等材料支撐虛假理賠。AI讓這兩種詐騙方式都更容易規(guī)模化實(shí)施。

未來走向

行業(yè)當(dāng)下的應(yīng)對是提升檢測能力，但對客戶的影響也顯而易見（The immediate response is better detection, but the stakes for customers are also clear）。

阿德米拉爾提醒，提交偽造或夸大的證據(jù)，可能導(dǎo)致理賠被拒、保單作廢，情節(jié)嚴(yán)重者還會面臨刑事起訴。

隨著AI偽造車輛證據(jù)蔓延，對事故照片的細(xì)致核查很可能成為理賠篩查的常規(guī)環(huán)節(jié)。

盡管谷歌已采取措施為AI生成圖片添加水印，但這尚未成為全行業(yè)通用做法（While Google has taken steps to make sure AI image generation is watermarked, it’s not an industry-wide practice）。