Solomon Philip, Head of Market Intelligence chez Shift Technology.
Dans le domaine de l'innovation technologique, où chaque progrès apporte de nouvelles opportunités, une face cachée plus sombre attend souvent d'exploiter ces progrès. L'intelligence artificielle générative (GenAI) s'est révélée être un outil puissant avec de nombreuses applications positives, mais il est essentiel de reconnaître qu'elle peut être utilisée à mauvais escient par des acteurs malveillants. Dans cet article, nous nous penchons sur le monde inquiétant où les capacités de l'IA, illustrées par ChatGPT, sont exploitées à des fins malveillantes. Nous verrons également comment le partenariat avec des experts dans le domaine de l'IA, en utilisant la GenAI pour le bien, peut être utilisé pour lutter contre les utilisations néfastes de cette technologie.
Cas d'utilisation pour les acteurs malhonnêtes
La flexibilité et la sophistication du contenu créé par l'IA générative en font un candidat idéal pour diverses activités malveillantes. Les acteurs malhonnêtes ont trouvé des moyens créatifs d'exploiter l'IA à leur profit, notamment :
- Construire de fausses identités : La sophistication de l'IA générative permet aux acteurs malhonnêtes de fabriquer des identités convaincantes mais entièrement fictives, un outil de plus en plus exploité pour la fraude à l'assurance. Dans ce contexte, un fraudeur pourrait utiliser l'IA générative pour créer une fausse identité, en exploitant les détails de plusieurs profils de médias sociaux ou en volant des informations personnelles à des victimes sans méfiance, telles que des numéros de sécurité sociale. L'identité fabriquée pourrait inclure des détails sur des personnes décédées, en exploitant le manque de vigilance à la suite d'une tragédie. Cette identité frauduleuse est ensuite utilisée stratégiquement pour présenter de fausses demandes d'indemnisation, en utilisant la crédibilité établie par l'amalgame de données volées ou fabriquées. Pour contrer cette menace en constante évolution, le secteur de l'assurance doit améliorer les mécanismes de détection qui font la distinction entre les identités authentiques et les identités créées artificiellement, renforçant ainsi les défenses contre les pratiques frauduleuses visant à manipuler les processus d'assurance pour en tirer des gains illicites.
- Fabrication de rapports de police et de déclarations de témoins : La sophistication de l'IA générative facilite la fraude à l'assurance en créant de faux documents et preuves complexes, notamment des rapports de police et des déclarations de témoins d'apparence authentique. Les acteurs malveillants peuvent s'appuyer sur l'IA générative pour reproduire l'écriture humaine et fabriquer des images d'accident convaincantes dans des lieux reconnaissables, avec des détails nuancés tels que les conditions météorologiques. Cette tromperie élaborée renforce la crédibilité des demandes d'indemnisation frauduleuses. Dans le domaine de la criminalité, l'IA générative est exploitée pour créer de faux documents juridiques, ce qui a de graves conséquences pour le système judiciaire et peut entraîner des condamnations injustifiées. Les images manipulées, telles que celles représentant l'explosion du Pentagone qui a eu un impact sur le marché boursier ou le pape vêtu d'un manteau Balenciaga, soulignent la lutte de la société contre les sombres implications de l'utilisation abusive de l'IA générative. En raison des profondes répercussions juridiques et financières, le secteur de l'assurance doit renforcer ses défenses contre de telles pratiques trompeuses.
- Fabrication de fausses factures et de faux rapports médicaux : Dans le domaine de l'assurance santé, la menace croissante de fraude financière et médicale est aggravée par l'utilisation malveillante de l'IA générative. Les acteurs malhonnêtes exploitent cette technologie et créent des documents de santé frauduleux, tels que des rapports médicaux convaincants détaillant des diagnostics fictifs. Par exemple, un fraudeur peut générer un rapport trompeur suggérant la nécessité d'une procédure coûteuse, ce qui entraîne des demandes d'assurance illégitimes et une pression financière sur les prestataires de soins de santé. L'IA générative peut également créer de fausses factures, contribuant à gonfler les montants des demandes d'indemnisation et à perturber l'écosystème financier des prestataires d'assurance santé. La technologie devient un outil permettant d'orchestrer systématiquement des escroqueries médicales et de soumettre des demandes de remboursement frauduleuses. Pour le secteur de l'assurance santé, il est urgent d'améliorer les mécanismes de détection afin de différencier les documents authentiques des documents fabriqués, ce qui est essentiel pour se protéger contre l'impact perturbateur et coûteux des activités frauduleuses.
- Les applications de spam s'infiltrent dans les systèmes de lutte contre la fraude : Les applications de spam inondent les systèmes conçus pour fournir une véritable assistance aux personnes dans le besoin. En déployant du contenu créé par l'IA générative dans les applications, les acteurs malhonnêtes peuvent encombrer ces systèmes, ce qui rend difficile l'accès rapide à l'aide pour ceux qui en ont légitimement besoin. Si les réseaux de courtage fantômes peuvent frapper un assureur avec des dizaines ou des centaines de nouvelles polices, imaginez combien d'autres applications un outil comme l'IA générative peut faire et avec quelle gravité. La vitesse de la fraude ne peut qu'augmenter, ce qui, à son tour, augmentera les volumes et, ensemble, la gravité de l'impact sur les activités d'un assureur.
Comment l'IA peut-elle être utilisée pour détecter ces stratagèmes ?
L'augmentation des capacités de l'IA générative en matière d'activités malveillantes doit s'accompagner d'une intensification des efforts pour les contrer. Plusieurs stratégies peuvent être employées :
- Capacités de détection de la fraude documentaire : L'IA peut être entraînée à reconnaître des schémas correspondant à des documents falsifiés. Les algorithmes de détection de la fraude documentaire peuvent analyser des détails infimes tels que des irrégularités de police, des manipulations d'images et des incohérences dans le formatage pour identifier des faux potentiels. Les changements de métadonnées et les incongruités peuvent être détectés par des capacités de détection de la fraude documentaire infusées par l'IA qui vont au-delà de l'expertise et des compétences humaines. Par exemple, une compagnie d'assurance qui met en œuvre un système de détection de la fraude documentaire piloté par l'IA peut découvrir un rapport médical falsifié lors de la soumission d'une demande d'indemnisation. Le système pourrait identifier les incohérences dans la mise en page du document, l'utilisation de la police et les métadonnées, aidant ainsi les assureurs à prévenir une demande d'indemnisation potentiellement frauduleuse.
- Des données externes pour repérer efficacement les incohérences : L'intégration de sources de données externes dans les systèmes de détection des fraudes peut améliorer leur efficacité. Le recoupement du contenu généré par l'IA avec des bases de données établies permet d'identifier des incohérences et des contradictions passées inaperçues. Prenons l'exemple d'un fraudeur qui tente de déposer une demande d'assurance automobile sous une fausse identité. À l'aide d'informations disponibles sur les médias sociaux, il crée un faux permis de conduire et soumet une demande d'indemnisation pour un accident mis en scène. Cependant, une compagnie d'assurance qui utilise un système de détection des fraudes amélioré par l'IA recoupe les documents soumis avec des bases de données externes. Le système d'IA détecte rapidement les incongruités entre les informations du prétendu permis de conduire et les documents officiels, ce qui déclenche une alerte pour une enquête plus approfondie. Cette approche proactive permet d'éviter le traitement d'une demande d'indemnisation potentiellement frauduleuse, ce qui protège l'assureur contre les pertes financières.
- Détection en temps réel des demandes générées par des robots : La surveillance en temps réel est essentielle pour lutter contre la soumission automatisée de demandes frauduleuses par des robots. Les compagnies d'assurance qui utilisent la surveillance en temps réel de l'IA sont mieux préparées à remarquer une augmentation soudaine des demandes de polices d'assurance en ligne. En détectant rapidement des modèles et des comportements inhabituels, le système peut identifier les tentatives d'inonder le système de l'assureur avec de fausses polices. Cette intervention rapide permet d'éviter l'escalade de la fraude et de protéger les ressources de l'assureur.
La nécessité de partenariats compétents en matière d'IA
Dans la lutte contre la malveillance alimentée par l'IA, les assureurs doivent reconnaître la nécessité de partenariats solides avec des experts de l'IA. Voici pourquoi :
- Expertise dans les technologies d'IA : Pour contrer efficacement les effets négatifs de l'utilisation abusive de l'IA générative dans le secteur de l'assurance, il faut avoir une connaissance approfondie de la technologie, notamment de la reconnaissance optique de caractères (OCR) et du traitement du langage naturel (NLP). Les experts en IA sont essentiels pour identifier les vulnérabilités et développer des stratégies proactives contre la fraude humaine et mécanique. Les escroqueries par IA générative devenant accessibles à l'échelle mondiale, le besoin d'expertise en ROC et en NLP se fait de plus en plus sentir. La capacité des scénarios d'IA à accéder à des schémas populaires accélère leur apprentissage, ce qui permet une détection efficace des schémas utilisés par l'IA générative. Il est essentiel d'exploiter les capacités de détection des réseaux pour mettre à jour les opérations clandestines massives et détecter les réseaux criminels qui disposent des compétences et des fonds nécessaires à l'utilisation malveillante de l'IA générative. La collaboration d'experts en IA, associée à une détection avancée des réseaux, permet aux prestataires d'assurance de mettre en œuvre des mécanismes de détection robustes, de rester à la pointe de l'évolution des tactiques, de se protéger contre les conséquences coûteuses des activités frauduleuses et de sécuriser l'intégrité des processus d'assurance.
- Personnalisation pour des menaces spécifiques : Les menaces basées sur l'IA générative, qui englobent les escroqueries à l'assurance santé, les fraudes potentielles dans l'industrie automobile et les fraudes spécifiques à une région, comme celles observées en Floride après les ouragans ou les fraudes liées aux incendies de forêt en Californie, sont diverses et en constante évolution. Les leçons tirées des images typiques de l'IA générative utilisées pour frauder les assureurs, comme celles qui sont apparues après un tremblement de terre au Japon, sont essentielles pour détecter les fraudes potentielles attendues après un tremblement de terre aux États-Unis. L'expertise d'un partenaire en IA est cruciale pour calibrer des mécanismes de détection adaptés aux menaces spécifiques déployées par les mauvais acteurs. Cela permet d'assurer une défense plus ciblée et plus efficace contre des tactiques en constante évolution, et de se protéger contre les défis à multiples facettes que présente le paysage en constante évolution des activités frauduleuses.
- Adaptation continue : Les acteurs malhonnêtes continueront à affiner leurs tactiques à mesure que la technologie de l'IA évoluera. Le calibrage et l'ajustement constants des scénarios pour suivre l'évolution de l'IA générative peuvent être difficiles à gérer de manière autonome pour les assureurs. Cette nécessité d'adaptation constante est aggravée par les changements juridiques et réglementaires, l'évolution de la perception et de la sensibilité des clients, le traitement nuancé des cas en raison des changements géopolitiques et, bien sûr, l'évolution incessante de la technologie. Il devient alors crucial de s'associer à des experts en IA, en particulier à un fournisseur d'IA qui connaît bien le secteur de la fraude. Un tel fournisseur peut facilement et rapidement adapter et faire évoluer les mécanismes de défense en fonction de l'évolution du paysage. Cela permet aux organisations de rester à la pointe du progrès et de maintenir une position proactive contre les menaces nouvelles et sophistiquées dans le domaine en constante évolution des activités malveillantes basées sur l'IA générative.
Conclusion
L'IA générative, bien qu'elle soit un puissant outil d'innovation, peut être exploitée par des acteurs malhonnêtes à des fins personnelles. La construction de fausses identités, la création de documents frauduleux et la manipulation de divers systèmes soulignent l'urgence de s'attaquer à ces menaces. En exploitant l'IA à des fins de détection et en formant des partenariats stratégiques avec des experts en IA, les organisations peuvent mieux se défendre contre le potentiel insidieux de la malveillance induite par l'IA. Ce n'est qu'au prix d'un effort concerté que la promesse de l'IA pourra être pleinement réalisée sans succomber à ses implications les plus sombres.
Pour plus d'informations sur la façon dont Shift peut vous aider à adopter l'IA pour lutter contre des schémas de fraude en constante évolution, contactez-nous dès aujourd'hui.
