Nederlandse verzekeraars zien deze maanden meer fraude met schadefoto’s die zijn bewerkt met kunstmatige intelligentie. Fraudeurs vergroten of verzinnen autoschade, soms zelfs door koplampen uit een foto te verwijderen. De trend zet druk op controles en uitkeringen in heel Nederland. Dit raakt ook aan de Europese AI-verordening en heeft gevolgen voor verzekeraars en klanten.
Fraude met bewerkte schades groeit
Steeds vaker worden digitale foto’s in schadeclaims aangepast met slimme algoritmen. Het gaat om kleine ingrepen die veel geld kunnen schelen. Denk aan een extra kras, een grotere deuk of een onderdeel dat lijkt te ontbreken. Zo is er schade opgegeven waarbij koplampen uit een foto zijn weggewerkt om het bedrag op te drijven.
Voor medewerkers die claims beoordelen, is dit lastig te zien. De bewerkingen zijn vaak natuurgetrouw en passen in de achtergrond. Ook zijn de meeste claims digitaal en op afstand, waardoor fysieke controle later komt. Daardoor kan een gemanipuleerde foto langer onopgemerkt blijven.
Online processen bij verzekeraars versnellen uitkeren, maar maken misbruik makkelijker. Een fraudeur hoeft alleen een scherpe foto te uploaden. Daarna volgt een korte toelichting en een rekening. Zonder extra checks kan dat snel tot uitbetaling leiden.
Snelle beeldtools verlagen drempel
De drempel om beelden te vervalsen is laag geworden. Generatieve beeldfuncties, zoals “generative fill”, kunnen objecten automatisch weghalen of toevoegen. De tools zitten in bekende fotobewerkingssoftware en in gratis mobiele apps. Een bewerking duurt soms maar enkele seconden.
Bij generatieve AI leert een model patronen in beelden en past die toe om nieuwe pixels te maken. Daardoor oogt een aangepaste foto natuurlijker dan bij ouderwetse knip-en-plak. Ook gaat het zonder zichtbare randen of onnatuurlijke schaduwen. Dat maakt controle achteraf moeilijker.
De hoge kwaliteit verhult sporen die vroeger zichtbaar waren. Bestandscompressie en sociale media halen metadata weg, zoals tijd en locatie. Daardoor valt minder te controleren op herkomst. Fraudeurs spelen daar bewust op in.
Verzekeraars voeren controles op
Verzekeraars vragen vaker om originele foto’s direct uit de camera-app, zonder filters. Ze vragen ook extra hoeken, korte video’s en soms een live-belletje bij de auto. Zo controleren ze tijd, plaats en consistentie van de schade. Dit vertraagt de afhandeling iets, maar vergroot de zekerheid.
Daarnaast zetten bedrijven detectiesoftware in. Zulke algoritmen zoeken naar onlogische reflecties, textuurfouten of ontbrekende metadata. Toch zijn er fout-positieven, dus blijft een mens de eindbeslissing nemen. Het doel is een betere balans tussen snelheid en zekerheid.
Bij vermoedens van fraude schakelen verzekeraars fraudeafdelingen in en, waar nodig, de politie. Medewerkers krijgen training om AI-sporen te herkennen. Ook wordt binnen de sector informatie gedeeld over nieuwe trucs. Zo groeit de gezamenlijke weerbaarheid.
AI-verordening stelt deepfake-eisen
De Europese AI-verordening (AI Act) verplicht tot duidelijke labeling van deepfakes. Dit betekent dat synthetische of gemanipuleerde media herkenbaar moeten zijn gemaakt. Voor verzekeraars is dat relevant, omdat zij klanten mogen vragen om originele, onbewerkte bestanden. Dat verkleint de kans op misleiding.
De AVG blijft leidend bij controles. Extra gegevens, zoals locatie en video, moeten noodzakelijk zijn, goed beveiligd en niet langer bewaard dan nodig. Verzekeraars moeten transparant zijn over hun inzet van detectie-algoritmen. De Autoriteit Persoonsgegevens houdt hierop toezicht.
Ook gelden eisen aan uitlegbaarheid wanneer modellen risico-inschattingen maken. Op het moment van schrijven werken veel organisaties aan de praktische invulling van deze regels. Bedrijven die nu al processen aanpassen, beperken straks de juridische en operationele risico’s. Zo voorkomen zij discussies over bewijs en privacy.
Een deepfake is media die met AI is gemaakt of gewijzigd, zodat het echt lijkt zonder het te zijn.
Kosten en vertrouwen onder druk
Fraude verhoogt de kosten voor de sector en uiteindelijk voor klanten. Extra controles, detectietools en onderzoeken kosten tijd en geld. Dat kan doorwerken in premies of in strengere polisvoorwaarden. De maatschappelijke schade is dus breder dan één claim.
Tegelijk willen verzekeraars onschuldige klanten niet onnodig belasten. Te strenge checks geven irritatie en vertraging. Duidelijke uitleg en eenvoudige stappen helpen het vertrouwen. Zo blijft de klantervaring acceptabel, terwijl fraudeurs minder kans krijgen.
De sector verkent technische oplossingen zoals watermerken en integriteitschecks in upload-apps. Die kunnen automatisch controleren of een bestand is bewerkt. Ook standaardisatie van aanlevering, bijvoorbeeld vaste fotoposities bij autoschade, helpt. Zo wordt vergelijken en beoordelen eenvoudiger.
Praktische tips voor klanten
Maak bij schade meerdere foto’s in daglicht, vanuit verschillende hoeken. Gebruik geen filters en bewaar de originelen met tijd en locatie. Stuur bonnetjes of rapporten mee als die er zijn. Zo voorkomt u vragen achteraf.
Laat locatievoorzieningen aan bij het maken van foto’s, als dat kan. Voeg desnoods een korte video toe waarin u rond de auto loopt. Dat toont consistentie van de schade. Wees beschikbaar voor een korte controle op afstand.
Twijfelt u aan de juistheid van een claim in uw omgeving, meld dit bij uw verzekeraar. Anonieme meldingen zijn vaak mogelijk. Eerlijk aanleveren helpt de doorlooptijd én houdt premies betaalbaar. Zo blijft het systeem voor iedereen werken.