Finatextは、メディケア生命の保険金請求における不正検知で、AI活用の実証実験を始めました。
診断書や領収書などの請求画像を分析し、生成AIによる加工・改ざんの痕跡を検出します。
AIが不正を確定するのではなく、査定担当者が確認すべき案件の抽出を支援します。
記事の概要
Finatextは、住友生命グループのメディケア生命保険で、保険金請求の不正検知に向けたAI活用の実証実験（PoC）を開始しました。
対象は診断書、領収書、診療明細書などの請求画像です。
AIで画像内に残る生成AIの痕跡を分析し、加工や改ざんの可能性を判定します。
生成AIや画像編集技術の進展により、請求書類画像の改ざん手口が高度化しています。
今回のPoCでは、AIが不正請求を判定するのではなく、査定担当者が確認すべき疑義案件を抽出します。
これにより、支払査定業務での確認負荷の軽減と、不正請求の検知精度向上を支援します。
両社は2025年9月から給付金支払査定業務でも実証実験を進め、査定正答率90%以上と、AI-OCRで約90%の精度を確認しています。
記事のポイント
- 請求画像の改ざんを分析： 診断書や領収書などをAIで分析し、生成AIによる加工・改ざんの痕跡から疑義案件を抽出します。
- AIは最終判定をしない： 不正請求をAIだけで確定せず、査定担当者の確認対象を絞り込むことで業務負荷の軽減を支援します。
- 査定領域で先行実証： 2025年9月からの実証では、査定正答率90%以上と、証跡画像のAI-OCRで約90%の精度を確認しています。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する保険会社： 請求画像を全件一律に深く確認するのではなく、AIで疑義案件を絞って人が判断する運用を検討しやすくなります。既存査定との役割分担や誤検知時の確認手順を設計する必要がありそうです。
- 保険向けAI事業者： 画像の改ざん痕跡を検出するだけでなく、査定担当者の確認フローにどう接続するかが提案の焦点になりそうです。精度に加え、分析手法を非公表とする領域での説明可能性も問われる可能性があります。
- 査定業務担当者： 不正をAIだけで確定せず、確認すべき案件の優先順位付けにAIを使う形であれば、判断責任を保ったまま確認負荷を抑えられる可能性があります。業務手順の見直しが求められそうです。
このニュースの背景
生成AIや画像編集技術の進展により、診断書や領収書などの請求画像を加工・改ざんする手口が高度化しています。
目視では判別が難しいケースが増えるなか、保険会社には、正当な請求への迅速な支払いと不正請求の早期把握を両立する仕組みが求められています。
両社は2025年9月から給付金支払査定業務でもAI活用を検証し、査定正答率90%以上と、証跡画像のAI-OCRで約90%の精度を確認しています。
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