AI-vervalste schadefoto's en facturen komen wekelijks langs bij onderzoeksbureau CED Forensic, dat voor Nederlandse verzekeraars twijfelachtige claims natrekt, zo bericht NU.nl. Wat er niet uit wordt gefilterd, wordt uitgekeerd.
Daarmee verschuiven er twee dingen tegelijk voor een ondernemer. Dien je zelf schade in, dan is een foto van de deuk of de doorweekte voorraad niet langer het bewijsstuk dat de zaak afdoet: verzekeraars vragen vaker om het originele onbewerkte bestand, om meerdere hoeken of om een opname die je rechtstreeks in hun app maakt. En de claims die er wel doorheen glippen, komen via de schadelast terug in de premie van iedereen met een polis, ook van bedrijven die niets fout deden.
Het beeld beoordelen werkt niet meer
Hoe slecht mensen hierin zijn, is inmiddels gemeten. Adviesbureau Milliman legde deelnemers twintig foto's van autoschade voor, echte en met AI gemaakte door elkaar: lekke banden, hagelschade, beschadigde bumpers en spiegels. De deelnemers scoorden gemiddeld 46 procent goed, lager dan willekeurig gokken zou opleveren, zonder noemenswaardig verschil naar leeftijd, AI-kennis of ervaring met fraudeonderzoek. Niels van der Laan, partner bij Milliman Benelux, trekt daaruit de conclusie dat menselijke beoordeling op zichzelf niet meer volstaat.

De voorbeelden die schadeonderzoekers tegenkomen zijn alledaags. NU.nl beschrijft een claim voor een tas van Louis Vuitton met een opgegeven waarde van 1.200 euro, waarbij de metadata van de ingediende foto lieten zien dat het beeld was bewerkt. Manfred Mulder, manager Forensic bij CED, noemt in dezelfde categorie nepbonnen van restaurants met bedragen rond 1.500 euro, gegenereerde auto's met kunstmatige deuken en waterschade die geclaimd wordt op een dag dat het niet regende.
Waar de controle naartoe schuift
CED zet er techniek tegenover, maar bewust niet als eindoordeel. Mulder beschrijft een risicoscanner die facturen op allerlei facetten checkt en de uitslag in kleur geeft, groen, oranje of rood; rood is aanleiding voor nader onderzoek, geen conclusie. Zijn eigen samenvatting daarvan is kort: AI kan ondersteunen, maar AI heeft geen onderbuikgevoel.
De route die Milliman aanbeveelt loopt dezelfde kant op. Laat detectiesoftware verdachte beelden signaleren en houd de eindbeslissing bij een mens, aangevuld met video, realtime foto's via een app en voertuigdata. Dat is geen betere blik op het plaatje. Het is een verschuiving van de vraag: niet meer of dit beeld echt lijkt, maar of de gebeurtenis erachter heeft plaatsgevonden.
Dezelfde omslag tekende zich al af bij declaraties, waar het aandeel met AI gemaakte bonnen in veertien maanden opliep tot 70,8 procent van alles wat AppZen als vervalsing markeerde. De toets die daar overeind bleef, vergeleek de bon met de betaling erachter. Bij een schadeclaim vervullen de reparatienota, de telematicadata en de opname die niet uit de fotorol mag komen die rol.
Hoe groot het is, en wat er nog niet vaststaat
Harde Nederlandse cijfers over AI-fraude specifiek bestaan niet. Wat er wel ligt: verzekeraars stelden in 2024 ruim 9.000 keer fraude vast, bijna 1.100 meer dan een jaar eerder, goed voor 95,6 miljoen euro aan voorkomen schade, met 3.567 zaken die in het gezamenlijke waarschuwingssysteem belandden. Het Verbond van Verzekeraars ziet de opkomst van AI in die stijging terug, maar becijfert het aandeel niet. Zolang dat zo blijft, is dit een trend met scherpe voorbeelden en zonder teller.
Bij een verzekeraar die het wel uitsplitste, wordt de orde van grootte zichtbaar. Aviva identificeerde in 2025 ruim 18.400 verdachte claims met een gezamenlijke waarde van 233 miljoen pond, waarbij de waarde van de gedetecteerde autofraude met 39 procent steeg en die bij woonhuisverzekeringen met 15 procent. Pete Ward, hoofd fraudebestrijding bij Aviva, noemt het geen slachtofferloos delict, juist omdat het verzekeren voor iedereen duurder maakt.
De consequenties voor wie betrapt wordt zijn navenant. Een verzekeraar kan uitgekeerd geld en onderzoekskosten terugvorderen, de polis beëindigen en de zaak melden voor registratie in het Extern Verwijzingsregister, dat tot acht jaar zichtbaar blijft voor andere verzekeraars.
Wat dit signaleert
De fraude zelf is oud. Opgeklopte schades en valse bonnen bestonden al voordat er een generator aan te pas kwam, en wat ze in toom hield was niet de detectie maar de moeite: een overtuigende vervalsing maken kostte vaardigheid en tijd. Die drempel is weg, en daarmee valt de goedkoopste controle in het schadeproces weg die verzekeraars hadden.
De herinrichting die daarop volgt raakt meer processen dan alleen de schadeafdeling. Elk bedrijf dat een foto of een pdf accepteert als bewijs, bij retouren, garantieclaims, onderaannemersfacturen of declaraties, leunt op dezelfde verdwenen drempel. Verzekeraars lopen hier voorop omdat ze de rekening direct in hun schadelast zien staan. Wie dat bewijs nu nog met het blote oog beoordeelt, weet sinds de test van Milliman hoe goed dat gaat: 46 procent.
Veelgestelde vragen
Bewijs dat wel klopt
Als een foto of pdf niets meer bewijst, moet je proces de gebeurtenis erachter controleren. Ik denk mee over hoe je dat inricht, ontwerp de controle en bouw en automatiseer de koppelingen die er zelf de data bij halen, self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
