Deepfakes in der Kfz-Versicherung: So erkennen Versicherer manipulierte Schadenfotos bei Kasko- und Unfallschäden

L'assicurazione auto è il settore di massa dell'assicurazione contro i danni e gli infortuni: numerose richieste di risarcimento, importi da piccoli a medi, elevato livello di digitalizzazione. La foto scattata con lo smartphone della portiera ammaccata è ormai da tempo la prova standard – e in molti processi determina direttamente l’autorizzazione alla riparazione, il calcolo dei costi e il pagamento. Proprio per questo il settore auto è così attraente per le frodi basate sull’intelligenza artificiale. Il GDV sottolinea che il valore probatorio delle foto e dei documenti digitali non è più scontato, poiché oggi è più facile modificarli o generarli interamente in modo artificiale. Secondo i dati del GDV, inoltre, circa la metà dei sinistri dubbi riguarda proprio l’assicurazione auto.

La situazione di partenza: forte pressione sui costi, molte immagini

Le compagnie di assicurazione auto sono sotto pressione dal punto di vista economico. Ogni euro versato indebitamente ha quindi un peso notevole:

• Perdite e margini ridotti: secondo il GDV, negli ultimi due anni le compagnie di assicurazione auto hanno subito perdite per quasi cinque miliardi di euro a causa del rapido aumento dei costi di riparazione ; per il 2025, l’associazione prevede un utile tecnico di soli tre centesimi per ogni euro incassato. Secondo le proiezioni, nel 2025 la spesa per i sinistri aumenterà di circa il 4,5%.

• I rischi naturali come rischio cumulativo: nel 2025 gli assicuratori automobilistici hanno pagato circa 650 milioni di euro per danni causati da rischi naturali , con circa 190.000 sinistri denunciati; nel 2024 la cifra era di circa 1,2 miliardi di euro. Il GDV mette in guardia dal sopravvalutare tale calo.

• Sinistri di massa dovuti a collisioni con animali selvatici: nel 2024 gli assicuratori hanno registrato oltre 276.000 collisioni con animali selvatici che hanno coinvolto autovetture coperte da assicurazione casco; i danni ammontavano a oltre 1,1 miliardi di euro, con una media di circa 4.100 euro per sinistro.

A ciò si aggiunge il fenomeno delle frodi: il GDV stima che il danno annuale causato dalle frodi assicurative nel ramo danni e infortuni ammonti ormai a oltre sei miliardi di euro; circa il dieci per cento delle richieste di risarcimento presenta anomalie. Gli assicuratori rilevano un aumento delle richieste di risarcimento sospette soprattutto nel ramo auto. Una richiesta di risarcimento sospetta non è automaticamente sinonimo di frode, ma richiede comunque un’indagine. Per la Germania non sono ancora disponibili dati attendibili specifici sulle immagini di sinistri automobilistici falsificate tramite IA. La tendenza internazionale è tuttavia chiara:

• Allianz UK ha segnalato che i casi in cui sono state utilizzate app per falsificare immagini, video e documenti autentici sono aumentati del 300% dal 2022 al 2023 (fonte: dati Allianz sugli incidenti automobilistici simulati). Un caso documentato: dei truffatori hanno modificato una foto pubblicata sui social media di un furgone per simulare un incidente con il paraurti danneggiato, allegando una fattura di riparazione falsificata di oltre 1.000 sterline.

• Secondo lo studio «State of Insurance Fraud 2026» , il 98% degli assicuratori concorda sul fatto che gli strumenti di elaborazione basati sull’IA alimentino le frodi digitali; il 99% si è già imbattuto in documenti manipolati o modificati dall’IA.

• Il 76% afferma che le richieste modificate tramite IA sono diventate più sofisticate nell’ultimo anno e il 36% dei consumatori intervistati prenderebbe in considerazione la possibilità di alterare digitalmente un’immagine del danno o un documento.

Perché l’assicurazione auto è particolarmente vulnerabile

1. La foto come base decisionale: in caso di sinistri coperti da polizze kasko e kasko parziale, la foto costituisce spesso la base per il calcolo, la gestione dell’officina e la liquidazione del sinistro. Quando i processi sono automatizzati, un’immagine falsificata influisce direttamente sul pagamento.

2. Canali di segnalazione digitali: i sinistri vengono segnalati tramite app, portale o e-mail, con foto scattate con il cellulare senza alcun controllo delle condizioni in cui sono state scattate.

3. Eventi cumulativi: dopo una grandinata o una tempesta, in breve tempo arrivano decine di migliaia di segnalazioni. I periti scarseggiano e la capacità di verifica rappresenta il collo di bottiglia.

4. Importi modesti, numero elevato di sinistri: laddove un’ispezione approfondita è vincolata a soglie prestabilite, si crea un punto cieco per i sinistri di entità piccola e media – proprio dove si concentra il volume.

5. Pressione economica: con un margine di pochi centesimi per ogni euro di premio, anche molti piccoli pagamenti errati si sommano in modo tangibile.

Scenari di frode nella pratica quotidiana dei sinistri automobilistici

• Ingrandire il danno: un danno reale di entità minore viene ampliato tramite l'inpainting basato sull'intelligenza artificiale con l'aggiunta di ammaccature, graffi o danni alla verniciatura, in modo da giustificare una riparazione più consistente.

• Danno preesistente spacciato per nuovo: un vecchio danno viene segnalato nuovamente, utilizzando una foto più vecchia o una versione leggermente modificata.

• Veicolo estraneo o immagine estranea: la foto non mostra affatto il veicolo assicurato, ma proviene da Internet, da un altro incidente o da un sinistro precedente.

• Danni da grandine e da animali selvatici: in seguito a maltempo e incidenti con animali selvatici, i danni al veicolo vengono integrati digitalmente oppure viene dichiarato un evento che in realtà non si è verificato.

• Presentazione multipla: la stessa foto compare in più pratiche, con nomi diversi o presso più assicuratori – ritagliata, capovolta o ridimensionata in altro modo.

• Occultamento: i metadati vengono cancellati o modificati, l’immagine finale viene fotografata dallo schermo.

È importante il contesto: una singola caratteristica sospetta non prova di per sé la frode. È determinante la valutazione complessiva del sinistro. Ciò vale anche per documenti come fatture e preventivi, che possono anch’essi essere falsificati.

Lista di controllo: 5 passaggi per garantire la verifica delle immagini nell’assicurazione auto

Passo 1: Verificare automaticamente ogni immagine, anche nei periodi di picco dei sinistri. L’analisi forense viene eseguita al momento del caricamento, non solo in caso di sospetto. Le immagini che non presentano anomalie vengono elaborate normalmente, mentre quelle sospette vengono inserite in una coda di verifica. In questo modo il processo rimane gestibile anche dopo un evento di grandine.

Passo 2: Confrontare i metadati con la dinamica del sinistro. L’ora dello scatto corrisponde all’evento segnalato? Il luogo dello scatto corrisponde alla descrizione? Metadati mancanti o contraddittori sono un segnale per una verifica approfondita.

Fase 3: individuare i duplicati tra le diverse pratiche. È possibile individuare danni preesistenti, invii multipli e serie di immagini solo confrontandole tra le diverse pratiche – anche se ritagliate, ridimensionate o in un formato diverso. Maggiori informazioni nel nostro articolo «Individuare immagini duplicate con fraudify».

Fase 4: ricerca inversa in rete. Foto di incidenti, danni da grandine e danni totali circolano sui media, nei forum e negli annunci. Una ricerca inversa automatizzata mostra se un’immagine inviata esiste già altrove.

Fase 5: Risultati spiegabili, regole gestibili ed escalation mirata. Un insieme di regole stabilisce a partire da quali anomalie si deve procedere all’escalation. La tecnologia motiva la propria valutazione, mentre il personale addetto alla gestione dei casi e l’SIU decidono – solo dove è necessario, anziché in modo generalizzato.

Ecco come la soluzione di analisi forense delle immagini fraudify supporta le compagnie di assicurazione auto

La soluzione di analisi forense delle immagini fraudify di FIDA integra queste fasi in un'unica soluzione:

• Rilevamento delle manipolazioni: copia-incolla, ritocco e sfocatura, fonti di immagini combinate e manipolazioni tramite IA.

• Rilevamento dei deepfake: verifica delle caratteristiche tipiche dell’IA generativa in termini di luci, ombre, texture, dettagli e struttura dei file.

• Verifica dei metadati: manipolazioni dei timestamp, dati della fotocamera non plausibili, indicazioni relative al software e dati geografici.

• Ricerca inversa su Internet: foto d’archivio, immagini della stampa, utilizzi multipli e varianti manipolate.

• Controllo dei duplicati: anche varianti della stessa immagine ritagliate, ridimensionate o formattate in modo diverso.

Nella quotidianità del reparto sinistri, tre caratteristiche sono fondamentali:

1. IA spiegabile: le valutazioni sono comprensibili – nei confronti dei clienti, degli organismi di revisione e delle autorità di vigilanza.

2. Ibrido e multimodale: fraudify combina procedure basate sull’IA con tecniche forensi classiche e analizza congiuntamente diverse informazioni relative alle immagini.

3. Regole configurabili e integrazione flessibile: i parametri di verifica sono personalizzabili. Il funzionamento è possibile sia nel cloud che on-premises, mentre l’integrazione avviene tramite interfacce (API) nei sistemi di gestione dei sinistri esistenti.

Per questo sviluppo, nel 2024 fraudify ha ricevuto il Premio per l’Innovazione nel Settore Assicurativo nella categoria «Esperienza del cliente».

Prospettive: valutare la situazione prima che aumenti il volume

I modelli generativi continuano a migliorare e, secondo il GDV, gli eventi meteorologici estremi sono destinati ad aumentare nel lungo periodo. Chi introduce la perizia forense automatizzata solo dopo il prossimo evento di grande entità si trova ad affrontare condizioni sfavorevoli: volumi elevati, periti scarsi, pressioni temporali. Chi la integra in anticipo può calibrare con calma regole, soglie e procedure di escalation.

Anche l’equità rimane fondamentale. L’obiettivo non è il sospetto generalizzato, ma una liquidazione rapida per la stragrande maggioranza degli assicurati onesti – e una verifica mirata laddove le immagini destano sospetti.

La verifica automatica delle immagini, il confronto dei metadati, il controllo dei duplicati, la ricerca a ritroso e i risultati spiegabili rendono la tua liquidazione dei sinistri solida e garantiscono rapidità agli assicurati onesti. Vuoi vedere come funziona con le tue immagini? Allora richiedi subito la tua demo live gratuita di fraudify.