Riconoscere le foto dei sinistri generate dall’IA: ecco come le compagnie assicurative smascherano i deepfake nella gestione dei sinistri

Un breve prompt di testo, pochi secondi di elaborazione… e il parafango intatto si trasforma in un danno totale. Ciò che un tempo richiedeva competenze nell’elaborazione delle immagini e molto tempo, oggi viene svolto con facilità da strumenti di intelligenza artificiale disponibili gratuitamente. Per i reparti sinistri, questa non è più una prospettiva futura. Anche i media di settore sottolineano che le immagini dei sinistri manipolate non sono una novità; la novità sta nella facilità con cui oggi è possibile utilizzare gli strumenti di manipolazione.

Il pericolo silenzioso: immagini di danni falsificate dall’IA

I dati sono inequivocabili: il problema sta crescendo e il settore ne è consapevole.

• Aumento nel Regno Unito: Allianz UK ha segnalato un aumento del 300% dei casi di frode legati all’IA. Gli assicuratori parlano di «shallowfakes», ovvero foto modificate con semplici strumenti di IA in modo da far sembrare i danni più gravi o come se fossero appena avvenuti.

• Sondaggio di settore del 2026: in uno studio , il 98% degli assicuratori ha concordato 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 tramite l’IA.

• Sempre più sofisticate: il 76% degli assicuratori afferma che le richieste manipolate sono diventate più sofisticate nell’ultimo anno. Tra i consumatori che hanno utilizzato strumenti di IA per modificare foto, video o documenti, il 44% descrive il risultato come «molto realistico».

• Bassa soglia di inibizione: il 36% dei consumatori intervistati prenderebbe in considerazione la possibilità di modificare digitalmente un’immagine del danno o un documento, anche se ciò violasse le regole dell’assicuratore.

• Situazione attuale in Germania: il GDV stima che il danno annuale causato dalle frodi assicurative nel settore delle assicurazioni danni e infortuni ammonti a circa cinque miliardi di euro; in circa un sinistro su dieci si riscontrano anomalie o incongruenze.

• L’occhio umano è sopraffatto: secondo un sondaggio Bitkom del giugno 2026, solo il 34% dei tedeschi ritiene di essere in grado di riconoscere in modo affidabile un deepfake.

Perché i controlli tradizionali non sono più sufficienti?

In molte compagnie assicurative, la verifica delle immagini avviene in due fasi: il responsabile del caso dà un'occhiata alle foto caricate, mentre in caso di danni ingenti gli specialisti le esaminano più attentamente. Questo sistema funzionava fintanto che le falsificazioni erano riconoscibili dalle tracce di timbri clonati e dai bordi irregolari. Oggi questo modello fallisce su tre fronti:

1. Qualità: i modelli generativi forniscono immagini ad alta risoluzione e con un’illuminazione uniforme. Gli artefatti evidenti, su cui l’occhio si sofferma, sono sempre più rari.

2. Volume: la segnalazione digitale dei sinistri comporta migliaia di caricamenti a settimana. Non è possibile verificare manualmente ogni singola immagine.

3. Soglie: spesso un’analisi approfondita è prevista solo a partire da un determinato importo di danno. Proprio questo crea un punto cieco per i danni di entità piccola e media. Stephen Voss di Neodigital ha già avvertito che i criminali potrebbero presentare molti casi minori che rimangono al di sotto della soglia di percezione.

Come viene realizzata una foto del danno manipolata?

Chi conosce il processo di falsificazione è in grado di individuare correttamente i punti di controllo nel corso della procedura. In genere, il processo si articola in tre fasi:

1. Creazione o manipolazione. Il punto di partenza è solitamente una foto autentica, nella quale vengono inseriti ammaccature, graffi, vetri frantumati o macchie d’acqua tramite inpainting basato sull’intelligenza artificiale o riempimento generativo. In alternativa, l’immagine viene creata interamente in modo sintetico. Tra le tecniche più comuni figurano le manipolazioni tramite copia-incolla, il ritocco, la combinazione di più fonti di immagini e contenuti generati interamente dall’intelligenza artificiale.

2. Occultamento. Successivamente si procede alla rifinitura: si regolano la risoluzione e il rumore dell’immagine, si uniforma l’illuminazione, si cancellano o si modificano i metadati. Alcuni autori fotografano l’immagine finita dallo schermo per cancellare le tracce.

3. Presentazione e riutilizzo. L’immagine viene presentata – e non di rado utilizzata più volte: in diverse pratiche, con nomi diversi o presso più assicuratori. Se il primo caso è stato liquidato rapidamente, aumenta la tentazione di riutilizzare la stessa immagine.

I punti critici nel processo di liquidazione dei sinistri

I clienti si aspettano decisioni rapide e digitali, spesso entro poche ore. Le reti di frode sfruttano proprio questa rapidità. Allo stesso tempo, la verifica non deve rallentare gli assicurati onesti né metterli sotto sospetto generalizzato. Ciò è possibile solo grazie a due capacità:

• Triage automatizzato: ogni immagine in arrivo viene valutata; solo i casi sospetti vengono sottoposti a verifica manuale.

• Risultati tracciabili: i verificatori comprendono perché un’immagine desti sospetti e possono discuterne con i clienti in modo oggettivo.

Anche la comunicazione è importante: il 53% degli assicuratori ritiene che almeno la metà degli assicurati che alterano i documenti relativi al sinistro non sia nemmeno consapevole che ciò possa costituire una frode. Indicazioni chiare nel processo di segnalazione hanno quindi un effetto preventivo.

5 passaggi per individuare le foto dei danni generate dall'IA

Passo 1: Controllo automatico delle immagini al momento della ricezione.

Ogni foto viene sottoposta ad analisi forense al momento del caricamento, alla ricerca di anomalie relative a luci, ombre e texture, dettagli innaturali e discrepanze nella risoluzione, nel rumore e nella composizione dell’immagine. Le immagini sospette vengono inserite in una coda di controllo, senza bloccare l’intero processo.

Passo 2: analisi dei metadati.

Timestamp, dati della fotocamera, informazioni sul software e dati geografici vengono confrontati con le indicazioni contenute nella descrizione del sinistro. Campi mancanti o contraddittori sono un segnale per procedere a una verifica approfondita.

Fase 3: controllo dei duplicati tra le diverse pratiche.

Rileva se un’immagine – anche ritagliata, ridimensionata o in un altro formato – è già stata presentata in una pratica precedente. Maggiori informazioni nel nostro articolo «Individuare immagini duplicate con fraudify».

Fase 4: ricerca a ritroso su Internet.

I truffatori ricorrono spesso a immagini già in circolazione: foto d’archivio, immagini della stampa, scatti provenienti dai social network. Una ricerca inversa automatizzata mostra se una foto esiste già altrove.

Fase 5: risultati spiegabili, regole verificabili e decisione umana.

La tecnologia fornisce una valutazione corredata di motivazione; un insieme definito di regole stabilisce a partire da quando è necessario ricorrere a un livello superiore. La decisione spetta all’essere umano.

Ecco come l'analisi forense delle immagini di Fraudify supporta il tuo processo di verifica

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, combinazione di fonti di immagini 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.

• Controllo 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: comprese le varianti della stessa immagine ritagliate, ridimensionate o modificate in altro modo.

Tre caratteristiche rendono Fraudify particolarmente pratico nell’attività quotidiana del reparto sinistri:

1. IA spiegabile: le valutazioni sono comprensibili. Puoi spiegare i risultati delle verifiche in qualsiasi momento – a clienti, revisori e autorità di vigilanza – evitando effetti “scatola nera”.

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 possono essere adattati alle tue esigenze. Il funzionamento è possibile sia nel cloud che on-premises, mentre l’integrazione avviene tramite interfacce (API) nei processi di verifica e 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”. Descriviamo come funziona questa interazione nella pratica anche nei nostri articoli sui rischi legati alla manipolazione delle immagini e sulle immagini RM e radiografiche manipolate.

Prospettive: il costo dell’inazione

I modelli generativi continuano a migliorare. Gli errori nelle immagini, che oggi rivelano ancora che un'immagine è artificiale, scompaiono con ogni nuova generazione di modelli. Secondo Verisk, il 48% degli assicuratori prevede un aumento della regolamentazione e una maggiore adozione della tecnologia, mentre il 45% si aspetta obblighi di documentazione e di prova più rigorosi nei prossimi tre-cinque anni. Chi integra ora l’analisi forense automatizzata delle immagini nel processo di liquidazione dei sinistri, accumula esperienza, dati e linee guida prima che la pressione aumenti ulteriormente.

Il calcolo è semplice: con un danno annuo stimato in circa cinque miliardi di euro nel settore assicurativo tedesco dei danni e degli infortuni, basta anche solo una piccola percentuale di falsificazioni rilevate dall’intelligenza artificiale perché una verifica automatizzata risulti redditizia.

Chi combina la verifica automatica delle immagini, l’analisi dei metadati, il controllo dei duplicati, la ricerca a ritroso e risultati spiegabili, individua le frodi prima e garantisce un processo rapido per i clienti onesti. Vuoi vedere come funziona con le tue immagini? Allora richiedi subito la tua demo live gratuita di fraudify.