Развитие цифровых сервисов в страховании сделало процесс урегулирования убытков быстрее и удобнее для клиентов. Самостоятельная фотофиксация, дистанционная подача документов, онлайн-осмотры — всё это уже стало нормой рынка. Однако публикации в профильных изданиях, в том числе материал «Новый вид мошенничества со страховками: 400 тысяч — за фото» на сайте За рулем, показывают и обратную сторону цифровизации.
Суть проблемы проста: с появлением современных нейросетей стало возможным изменять реальные фотографии автомобилей, добавляя повреждения, которых в действительности не было. Легкая царапина может «превратиться» в серьезный удар с повреждением нескольких элементов кузова. Для человеческого глаза такие подделки зачастую выглядят убедительно, особенно при высокой загрузке экспертов страховой компании. В условиях, когда на одного специалиста приходится десятки и сотни дел, риск пропустить фальсификацию объективно возрастает.
Именно в этой точке цифровизация перестает быть просто удобством и становится зоной повышенного риска. Классические методы проверки — визуальный анализ фотографий, сопоставление документов — уже недостаточны. Если мошенники используют ИИ для генерации поддельных доказательств, страховщикам необходим технологический ответ того же уровня.
В публикации звучит важный вопрос: не настанет ли момент, когда отличить поддельное изображение поврежденного автомобиля от реального станет невозможно? При стремительном развитии нейросетей такой сценарий кажется вполне реалистичным — особенно если опираться только на визуальную экспертизу отдельных фотографий.
Однако ответ уже сформирован — просто он лежит не в плоскости «внимательнее смотреть на пиксели», а в плоскости архитектуры самого осмотра. Если мошенники используют нейросети для подделки отдельных изображений, значит проверять нужно не только картинку, а весь цифровой контур события: последовательность действий, метаданные, геопозицию, временные маркеры, логику сценария и технические признаки редактирования. Когда осмотр становится структурированным цифровым событием с автоматической аналитикой, а не просто набором файлов, пространство для манипуляций резко сужается.
Ответом на вызов цифровых подделок становится переход к интеллектуальной модели защищенных цифровых осмотров, реализованной в Рососмотре.
В основе Рососмотра лежит не просто сбор фото и видео, а формирование защищенного цифрового контура осмотра. Каждое действие в сценарии фиксируется и проверяется системой:
- сопоставление VIN и распознавание номера на кузове;
- проверка координат и времени съемки;
- анализ целостности изображения;
- выявление аномалий, характерных для цифрового редактирования;
- контроль логики сценария осмотра (последовательность действий, соответствие ракурсов, наличие обязательных элементов).
Ключевое отличие — осмотр эволюционирует в структурированное цифровое событие с вшитым регламентом проверки. Это значительно усложняет попытку подделки, потому что мошеннику нужно не просто «дорисовать» повреждение, а воспроизвести всю логику цифрового следа.
Кроме того, Рососмотр формирует сигнальную модель для эксперта. Система усиливает эксперта: он получает маркеры потенциальных рисков и аномалий, а не просматривает сотни файлов вслепую. Это критично в условиях высокой нагрузки, о которой говорят сами участники рынка.
В Рососмотре мы согласны с автором в главном: страховой рынок уже не вернется к прежнему, полностью офлайн-формату осмотров. Цифровизация стала не экспериментом, а новой нормой, и вопрос сегодня не в том, отказаться ли от дистанционных сервисов, а в том, как обеспечить их достоверность и устойчивость к технологическому мошенничеству.
Таким образом, проблема, описанная в публикации, — это не аргумент против цифровых осмотров как таковых. Это аргумент в пользу правильной архитектуры цифровых осмотров.
Будущее страхового андеррайтинга и урегулирования — не в отказе от дистанционных сервисов, а в переходе от простого «сбора фото» к интеллектуальной системе контроля достоверности. Рососмотр — это цифровой ответ, обеспечивающий страховую достоверность в новой реальности, где фальсификация изображений становится доступной массовому пользователю.