Мошенничество в страховании — не новость. Особенно часто злоумышленники атакуют сегмент автострахования: ОСАГО и каско. По оценкам экспертов, на эти два вида приходится более 90% всех попыток незаконного получения выплат. Однако ситуация для водителей может измениться: в первой половине 2026 года в России заработает единый сервис по борьбе с мошенничеством в этой сфере. Рассказываем, как он будет работать и почему это важно для всей страховой отрасли.

Что это за сервис и кто его создаёт?

Национальная страховая информационная система (НСИС) анонсировала создание единого антифрод-сервиса для всех страховых компаний. Сервис будет анализировать страховые случаи и выявлять подозрительные паттерны поведения участников дорожного движения и других клиентов. В настоящее время идёт согласование архитектуры системы с Российским союзом автостраховщиков (РСА) и ведущими страховыми компаниями.

Как сервис будет выявлять мошенников?

Основа системы — алгоритмы машинного обучения, которые будут сравнивать каждый страховой случай с «нормой» по рынку. Среди анализируемых факторов:

• частота ДТП у одного водителя;

• повторяемость ролей (постоянно «пострадавший» или «виновник»);

• необычные обстоятельства аварий;

• наличие связей между разными участниками (например, одни и те же лица фигурируют в разных страховых компаниях).

Если система обнаружит отклонения, запускается углублённая проверка в сотрудничестве со страховой компанией.

Почему это важно: проблема информационного вакуума

Сегодня каждая страховая компания видит только «свою часть» картины. Мошенники этим активно пользуются: они оформляют полисы в десятках компаний, устраивают подставные ДТП и получают выплаты, оставаясь «невидимыми» для отдельных страховщиков.

Новый сервис позволит объединить данные по всему рынку, что даст возможность выявлять связи между, казалось бы, несвязанными случаями. Например, если группа людей поочерёдно участвует в авариях с разными машинами и в разных компаниях — система это заметит.

Типичные схемы мошенничества, которые теперь будут под контролем

Вот несколько распространённых схем, с которыми придётся считаться новому сервису:

• «Подстава на кругу»: мошенник резко выезжает из слепой зоны и провоцирует столкновение, становясь «потерпевшим».

• Имитация ДТП в «слепых» зонах: без камер и свидетелей подделываются повреждения на дорогих авто, а виновником выступает дешёвый автомобиль с ОСАГО.

• Фальшивые «наезды на препятствия»: заранее повреждённый кузов выдаётся за следствие аварии.

• Множественное страхование жилья с последующим поджогом: оформляются дублирующие полисы в разных компаниях, после чего поджигается объект.

Сервис сможет мгновенно оповещать страховщиков, если на один объект или одного клиента уже оформлено несколько договоров.

Поддержка отрасли: кто и почему заинтересован

Ведущие страховщики — «Росгосстрах», «Согаз», «РЕСО-Гарантия», «Согласие» и другие — уже выражают поддержку инициативе. Они отмечают:

• Сервис станет важным инструментом служб безопасности.

• Особенно полезен он будет для средних и небольших компаний, у которых нет собственных мощных антифрод-систем.

• Возможность предотвращать убытки на ранней стадии — это прямая экономия.

Однако некоторые эксперты проявляют осторожность: пока неясно, как сервис будет соблюдать законодательство о персональных данных и какие именно сведения станут доступны страховщикам.

Вызовы и перспективы

Даже самые продвинутые алгоритмы не гарантируют полной победы над мошенниками: злоумышленники быстро адаптируются к новым условиям. Поэтому ключ к успеху — не только технологии, но и постоянный обмен информацией, единые стандарты выявления подозрительных случаев и тесное взаимодействие с правоохранительными органами.

Важно и другое: сервис должен стать не просто инструментом анализа, а основой для формирования доказательной базы — чтобы страховые компании могли передавать материалы в суд и добиваться уголовного преследования мошенников.

Заключение

Запуск единого антифрод-сервиса — важный шаг к повышению прозрачности и устойчивости страхового рынка. Он поможет сократить убытки от ложных страховых случаев, снизить нагрузку на честных клиентов и укрепить доверие к отрасли. Однако его эффективность будет зависеть не только от технологий, но и от готовности всех участников рынка делиться данными и действовать сообща. Если всё пойдёт по плану, уже в 2026 году мошенникам станет значительно сложнее обманывать страховщиков — а это выгодно каждому из нас.

Источник: https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2025/10/14/1146573...

Мы в Telegram: https://t.me/moshelovka

Мы в ВК: https://vk.com/moshelovka?from=groups

Мы в Дзене: https://dzen.ru/moshelovka

Подписывайтесь на нас!

#Автострахование #Мошенничество #Автомобили #ОСАГО #Каско #Антифрод #НСИС #ПоддельныеДТП #Новыйсервис #Мошеловка #Народныйфронт

Для смартфонов и планшетов:

• Браузеры — Яндекс

• Поисковые системы — Яндекс

• Навигация — Яндекс, 2ГИС

• Облачные хранилища — Яндекс

• Почта — VK

• Голосовой помощник — VK

• Новостные агрегаторы — VK

• Соцсети и видеохостинг — VK

• Онлайн-трансляции и контент — VK

• Госуслуги — Ростелеком, МТС (через дочернюю компанию)

• Офисное ПО и антивирусы — Лаборатория Касперского

• Национальная платёжная система «Мир» — АО НСПК

• Магазин приложений — VK (RuStore)

Для стационарных компьютеров и ноутбуков:

• Браузеры — Яндекс

• Офисное ПО — Лаборатория Касперского

• Антивирус — Лаборатория Касперского

Для телевизоров (Smart TV):

• Браузеры — Яндекс

• Поиск — Яндекс

• Соцсети — VK

Как видно, список фактически монополизирован Яндексом и VK. Они получают рыночное преимущество не благодаря качеству, а благодаря регуляторному закреплению.

Иными словами — конкуренция убивается на этапе первого использования устройства. Большая часть пользователей просто будет использовать предустановленные программы, вместо поиска аналогов, даже если они заметно лучше

2. Блокировки и реклама

Еще в 2022 году VK начала активно переманивать блогеров на платформу VK Видео, но заметных результатов не было. А в 2024 году внезапно началась масштабная рекламная кампания, скупка новых блоеров, увеличение выплат и накрутки. В этом же году в России был ограничен Ютуб

Совпадение?

Не думаю.

Особенно если вспомнить, что во время блокировок аниме-сайтов VK публиковала у себя насмешливую рекламу в духе «а у нас аниме смотреть можно».

Иронично, если вспомнить, кто имеет прямой доступ к регулятору, который эти блокировки проводит.

3. Госзаказы

Госзакупки, как известно, проводятся через тендеры. Формально это происходит на конкурсной основе. В действительности же компания VK регулярно выигрывает тендеры, где она является единственным участником.

Недавний пример — контракт на обслуживание автоматизированных рабочих мест для чиновников. Через свою дочернюю компанию VK выиграл тендер, других участников в нем просто не было.

Кроме того, цена часто снижается до минимума, что позволяет выполнить условия формально, но за собой оставляет постоянный поток заказов.

4. Структура владения и вертикаль

Через структуры, связанные с Газпромом, Минцифры и т.д, VK и ряд других цифровых компаний образовали вертикальную закрытую экосистему.

Регулятор, подрядчики и владельцы — фактически одни и те же группы интересов.

Так формируется закрытый контур, где доступ к аудитории и госфинансированию контролируется узким кругом компаний, что так же убивает конкуренцию, что нарушает 135-ФЗ

5. RuStore

Официальный «национальный» магазин приложений, RuStore, был создан VK при поддержке Минцифры. Управлением магазином занимается эта же компания, Министерство от него окрещивается в официальных ответах.

Подробнее о конкретных примерах взаимодействия и проблемах с этим магазином я рассказываю в цикле постов о моём личном конфликте с RuStore.

Больше контента - t.me/san_luc1

Search Generative Experience (SGE) и AI Overviews

Search Generative Experience (SGE), переименованный в AI Overviews в мае 2024 года, представляет революционное изменение в способе представления поисковых результатов. Эта технология использует генеративный ИИ для создания кратких, AI-сгенерированных ответов, которые появляются в верхней части поисковой выдачи, часто устраняя необходимость переходить на внешние сайты.

Ключевые характеристики AI Overviews:

· Позиционирование: появляются в "позиции 0" — выше как органических, так и платных результатов

· Генерация контента: используют модель Gemini Google для обработки запросов и создания контекстуально богатых ответов

· Многоэтапное рассуждение: способность обрабатывать сложные, многоаспектные вопросы холистически, а не разбивать их на множественные поиски

· Интерактивность: возможность задавать дополнительные вопросы для продолжения поискового путешествия

Масштабы внедрения впечатляют: к концу 2024 года AI Overviews планируется предоставить более чем 1 миллиарду пользователей. По данным исследований, Google показывает SGE для более чем 86,83% всех поисковых запросов, что демонстрирует масштабность этого изменения.

Влияние на поисковое поведение:

· 52% источников, упоминаемых в AI Overviews, обычно ранжируются в топ-10 результатов поисковой выдачи

· Ссылки, включенные в AI Overviews, получают больше кликов, чем если бы страница появилась как традиционный веб-результат

· Пользователи посещают большее разнообразие веб-сайтов для помощи с более сложными вопросами

Large Language Models в поисковых системах

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в поисковые системы представляет парадигмальный сдвиг в сфере сервисных вычислений. LLM, такие как GPT, Claude, Gemini и другие, демонстрируют замечательные способности в понимании, генерации и дополнении человеческого языка.

Архитектура LLM в поиске основана на трансформерной технологии, которая использует механизмы внимания для понимания семантических связей между словами. Процесс работы включает:

1. Кодирование: преобразование входных данных в токены, которые затем трансформируются в векторы

2. Эмбеддинги: создание плотных векторных представлений, которые захватывают семантическое значение

3. Декодирование: интерпретация вероятностей для генерации наиболее подходящей последовательности слов

Двунаправленная интеграция LLM и поисковых систем происходит по двум основным направлениям:

Search4LLM — использование поисковых систем для улучшения LLM:

· Предоставление разнообразных высококачественных датасетов для предварительного обучения

· Использование наиболее релевантных документов для точных ответов на запросы

· Обучение с помощью Learning-To-Rank (LTR) задач для повышения точности ответов

· Интеграция актуальных поисковых результатов для обновления знаний LLM

LLM4Search — использование LLM для улучшения поисковых функций:

· Суммаризация контента для лучшего индексирования поисковыми системами

· Оптимизация запросов для улучшения результатов поиска

· Анализ релевантности документов для ранжирования

· Аннотирование данных для задач обучения ранжированию

Генеративный ИИ и его влияние на представление результатов

Генеративный ИИ кардинально трансформирует способ представления поисковых результатов, переходя от списков ссылок к синтезированным ответам. Этот сдвиг характеризуется несколькими ключевыми изменениями:

Изменение пользовательского поведения:

· Переход от кликов к разговорным взаимодействиям

· Ожидание прямых ответов вместо необходимости просматривать множественные источники

· Использование естественного языка для формулирования запросов

Новые форматы представления результатов:

· AI-генерированные сводки: комплексные ответы, синтезированные из множественных источников

· Интерактивные диалоги: возможность задавать уточняющие вопросы

· Мультимодальные ответы: интеграция текста, изображений и других форматов контента

· Персонализированные рекомендации: ответы, адаптированные под конкретного пользователя

Влияние на экосистему контента:

Согласно данным Ofcom, традиционные поисковые системы впервые сталкиваются со снижением числа пользователей, при этом Google потерял 1,8 миллиона пользователей в Великобритании за год. Параллельно, ChatGPT достиг 400 миллионов еженедельных пользователей — рост на 33% с декабря 2024 года и на 300% с ноября 2023 года.

Эти изменения требуют фундаментальной перестройки стратегий контент-маркетинга и SEO, поскольку успех теперь измеряется не только кликами и позициями в выдаче, но и цитированием в AI-генерированных ответах.