딥페이크는 인공지능 기술을 이용해서 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 사진이나 영상 같은 콘텐츠에 합성한 편집물이다. 딥페이크가 발전하면서이를 이용한 보험사기 범죄가 많아질 것으로 예상하고 있다. 보험산업에서 보험금 청구 프로세스의 대부분은 사진을 증거로 활용하고 있다. 기존의 위험 평가모델과 손해사정 시스템으로는 딥페이크를 활용한 보험사기에 대응이 어렵다. 가짜 사진으로 금액을 청구하는 일이 생길 수도 있다는 말이다.
이렇게 가짜 콘텐츠로 보험금을 청구하는 경우, 보험사에 엄청난 손해를 입히진 않는다. 하지만 이로 인한 기업의 평판과 브랜드 가치 손상이 문제다. 딥페이크 보험사기의 경우 법률 비용, 위기관리 비용, 손상된 시스템 복구 비용, 데이터 수정 비용 등 다양한 부분에서 비용이 발생할 것이다. 기업의 평판 손상이 될 경우 주가 하락으로 이어질 수도 있다. 또한, 딥페이크 사기로 보험금을 청구할 경우 계약자의 부담을 가중하고 불필요한 사회적 비용을 유발할 수 있다.
딥페이크 보험 사기를 방지하기 위해서는 가짜 콘텐츠 식별 시스템과 고객 인증 강화가 필요하다. 하지만 보험 업계는 비용 대비 효용을 예측할 수 없어서 시스템 구축을 꺼리고 있다.
