Противодействие страховому мошенничеству в условиях цифровизации: новые вызовы для правоохранительных органов и страховых компаний

Страховое мошенничество представляет угрозу для стабильности рыночных отношений, оказывая разрушительное воздействие на операционную эффективность страховых компаний и усугубляя финансовое бремя добросовестных страхователей. Вместе с тем стремительная цифровизация, которая привносит беспрецедентные возможности оптимизации операционных процессов и расширения клиентского сервиса, в то же время радикально трансформирует природу мошеннической деятельности, наделяя злоумышленников принципиально новыми инструментами и каналами для реализации более изощренных, масштабируемых и труднообнаруживаемых схем, таких как манипуляции с цифровыми следами и данными, инсценировки событий с использованием технологий глубокой подделки (deepfake) или эксплуатация уязвимостей в комплексных информационных системах и распределенных реестрах. Это кардинально меняет условия противодействия и, как следствие, формирует новые вызовы для страховых компаний и правоохранительных органов, обусловливая необходимость фундаментальной перестройки их стратегий и тактик. В работе представлены инновационные решения для эффективного противодействия страховому мошенничеству в условиях цифровизации.

1. Афанасьев С. Ф., Борисова В. Ф., Зарубина М. Н. и др. Преимущества и риски применения современных технологий в гражданском процессе // Вестник гражданского процесса. — 2020. — Т. 10. — № 4. — С. 270–294.

2. Бердникова О. П., Андроник Н. А. Отдельные аспекты расследования мошенничества в сфере страхования // Вестник Уральского юридического института МВД России. — 2019. — № 4. — С. 57–61.

3. Боровских Р. Н. Типовые механизмы и практика противодействия организованной преступной деятельности в сфере страхования // Lex russica. — 2017. — № 8 (129). — С. 119–134. — DOI: 10.17803/17295920.2017.129.8.119-135.

4. Виноходова И. Г. Методы противодействия мошенничеству в сфере страхования // Известия Великолукской государственной сельскохозяйственной академии. — 2020. — № 1. — С. 27–32. — URL: https://vgsa.ru/nir/ivgsa/numbers/vgsa2020-1-5.pdf.

5. Жуйкова А. А. Процессуальные особенности электронных текстовых доказательств как средств доказывания по гражданским делам, связанных с защитой интеллектуальных прав // Актуальные проблемы государства и права. — 2020. — Т. 4. — № 16. — С. 530–540. — DOI: 10.20310/2587-9340-2020-4-16-530-540.

6. Ковалева Э. Р., Фукина С. П. Страховое мошенничество как фактор, препятствующий развитию страхового рынка России // Азимут научных исследований: экономика и управление. — 2019. — Т. 8. — № 2 (27). — С. 160–164.

7. Милова И. Е., Хачатрян Р. Э. Проблемы привлечения к уголовной ответственности за страховые мошенничества // Право и государство: теория и практика. — 2025. — № 2. — С. 597–600. — DOI: 10.47643/1815-1337_2025_2_597.

8. Охрименко И. В., Цыганов А. А. Взгляд практиков: как повысить эффективность противодействия страховому мошенничеству // Вестник Прикамского социального института. — 2024. — № 1 (97). — С. 35–39.

9. Охрименко И. В., Цыганов А. А. О проблемах противодействия страховому мошенничеству // Всероссийский криминологический журнал. — 2023. — № 5. — С. 432–442.

10. Султаниев И. С. Проблемы противодействия страховому мошенничеству в период цифровой трансформации рынка страховых услуг // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. — 2024. — № 3 (95). — С. 53–61.

11. Burnett S., Kinder K. Insurance Fraud Detection Statistics 2025: Data-Driven Insights and Detection Techniques // URL: https://coinlaw.io/insurance-fraud-detection-statistics/.

12. Cude B. J., Zhang H. Factors That Influence Willingness to Commit Insurance Fraud // Journal of consumer affairs. — 2025. — Vol. 59. — Iss. 2. — DOI: 10.1111/JOCA.70015.

13. Ebinezer M. J. D., Krishna B. C. Life Insurance Fraud Detection: A Data-Driven Approach Utilizing Ensemble Learning, CVAE, and Bi-LSTM // Applied Sciences. — 2025. — Vol. 15 (16). — P. 8869–8899. — DOI: 10.3390/app15168869.

14. Insurance Fraud: Impacts on Premiums, Claim Costs, and the Public — Washington : American Academy of Actuaries, 2024. — 11 p. — URL: https://actuary.org/wp-content/uploads/2024/10/casualty-brief-insurance-fraud.pdf.

15. Kumar S. K., Venkata Gummadi. Advancing insurance fraud detection: Leveraging machine learning and AI techniques // International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. — 2024. — August. — DOI: 10.15680/IJIRSET.2024.1308151.

16. Óskarsdóttir M., Ahmed W., Antonio K., et al. Social Network Analytics for Supervised Fraud Detection in Insurance // Risk Analysis. — 2021. — Vol. 42 (8). — DOI: 10.1111/risa.13693.

17. Pandya S. Transforming Claims Processing: The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Efficiency and Fraud Detection in the Insurance Industry // International Journal of Emerging Trends in Computer Science and Information Technology. — 02.07.2025. — URL: https://ijeret.org/index.php/ijeret/article/view/174.

18. Schalck M. Y. Auto insurance fraud detection: Leveraging cost sensitive and insensitive algorithms for comprehensive analysis // Insurance: Mathematics and Economics. — 2025. — Vol. 122. — P. 44–60. — DOI: 10.1016/j.insmatheco.2025.02.001.

19. Sidorova E. Current Methods to Combating Insurance Fraud // Accounting. Analysis. Auditing. — 2024. — Vol. 11. — P. 93–103. — DOI: 10.26794/2408-9303-2024-11-5-93-103.