Fraude con imágenes en seguros. Tendencias globales 2026.
La foto del siniestro es la prueba que más pesa en un reclamo. Hoy se edita en segundos desde el celular. En este informe vamos a repasar las cifras globales del fraude en seguros y vamos a señalar qué funciona para detectarlo.
Equipo de Vouch21 de octubre de 2026Lectura de 10 minutos
Las cifras
de los consumidores de Estados Unidos consideraría alterar una imagen o un documento para reforzar un reclamo. Entre la Generación Z, el 55%.1
Encuesta a 1.000 consumidores y 300 profesionales de siniestros, dic 2025–ene 2026.de los profesionales de siniestros se siente muy seguro de poder identificar un deepfake. El 98% cree que la edición con IA impulsa el fraude.1
Encuesta a 1.000 consumidores y 300 profesionales de siniestros, dic 2025–ene 2026.en reclamos fraudulentos detectaron las aseguradoras del Reino Unido en 2025. Más de la mitad de los casos fueron de autos.2
Datos de la Association of British Insurers: 93.900 casos.en fraude comprobado en Brasil en 2024, sobre R$ 5.400 millones en siniestros sospechosos.3
Sistema de Quantificação de Fraudes de la CNseg.Para dimensionar: en Estados Unidos, la Coalition Against Insurance Fraud estima que el fraude en seguros cuesta USD 308.600 millones por año.4
1. Qué cambió: la foto dejó de probar el daño
Durante años, la foto del siniestro fue la prueba más confiable de un reclamo. Con la autoinspección digital pasó a ser, muchas veces, la única: el asegurado saca la foto, la sube y el reclamo avanza sin que nadie vea el auto o la casa.
Hoy esa foto se puede retocar en segundos desde el celular. El sector llama a estas imágenes shallowfakes: fotos reales con un golpe, una rajadura o una mancha agregados. Los casos documentados muestran que ya no es algo aislado.
- May 2024Reino UnidoAllianz UK informa que los casos con imágenes, videos y documentos alterados con apps crecieron 300% entre 2021-22 y 2022-23, y advierte sobre los shallowfakes.5
- Abr 2025BrasilLa FenSeg alerta que ya hay fraudes con imágenes generadas con IA e incluso con miniaturas de autos fotografiadas para parecer vehículos reales.6
- 2025ArgentinaEn su concurso anual contra el fraude, CESVI marca como tendencia en alza la adulteración de imágenes con IA, junto con presupuestos editados y certificados médicos falsos.7
- Feb 2026ArgentinaPeritos y abogados ya reciben imágenes de siniestros creadas con IA que superan los controles básicos.8
- Mar 2026Estados UnidosVerisk publica su estudio sobre edición con IA en reclamos: consumidores y aseguradoras coinciden en que el fenómeno crece.1
- Abr 2026Reino UnidoAdmiral detecta £86,8 millones en fraude en 2025, un 71% más que en 2024. Entre los casos, fotos de autos dañados editadas con otra placa para cobrar dos veces.9
- Jun 2026Reino UnidoAviva descubre 18.400 reclamos sospechosos por £233 millones en 2025 y ve cada vez más reclamos con imágenes generadas con IA y documentos manipulados, sobre todo en autos.10
- Jun 2026Reino UnidoAllianz UK advierte que las fotos de autos publicadas en internet con la placa visible se usan para reclamar daños creados con IA.11
- Jul 2026BrasilEl fraude comprobado pasa de 1,8% a 3,3% de las primas ganadas entre 2021 y 2025, y la alteración digital de fotos de accidentes aparece como un patrón recurrente.12
2. Cómo funciona el fraude
La foto alterada aparece en casi todas las tácticas, desde el siniestro inventado hasta el exagerado.
Daño agregado
Un auto u objeto sano aparece con un golpe, una rajadura o una mancha de humedad que no existe. Allianz encontró una camioneta con una rajadura agregada con IA, acompañada de una factura de reparación.11
Daño exagerado
El siniestro es real, pero la foto lo muestra peor. En España, AXA informó que el 60% de sus casos de fraude en 2024 fueron asegurados con un siniestro real que intentaron sumar daños que no correspondían.13
Foto reciclada
La imagen se toma de redes sociales, de sitios de venta o de desarmaderos, o se reutiliza en otro siniestro. Las fotos de autos publicadas con la placa visible ya se usan así.11
Placa cambiada
La misma foto de un auto dañado se edita con otra placa para cobrar dos veces. Admiral detectó y rechazó casos así antes de pagar.9
Objeto fabricado
En reclamos por daño o robo de objetos, la prueba puede ser una imagen alterada con IA, como el reloj de diseño “dañado” con un filtro que detectó Admiral.9
Escena armada
El accidente directamente no existió. En Brasil se reportaron fraudes con miniaturas de autos fotografiadas para parecer vehículos reales.6
3. Quién paga
El fraude no lo paga solo la aseguradora. Se traslada a las primas de todos los asegurados y alarga los tiempos de los reclamos honestos, porque cada control extra se aplica a todos.
Además, el problema crece en valor más que en cantidad. En el Reino Unido, los casos detectados bajaron en 2025, pero el reclamo falso promedio llegó a £14.300, el segundo más alto del registro.14 Cada foto que se aprueba sin analizar pesa más.
Una cuenta rápida
Pérdida por fraude = siniestros con foto × porcentaje con imágenes alteradas × pago promedio. Cambia los valores por los de tu cartera.
Pérdida estimadaUSD por mes · USD por año
Valores de ejemplo, no son datos de mercado. No incluye el costo de las peritaciones ni el tiempo de gestión.
4. Por qué los controles actuales no alcanzan
El ojo del perito
Solo el 32% de los profesionales de siniestros se siente muy seguro de identificar un deepfake.1 Las imágenes generadas con IA no dejan los rastros de edición que dejaban las herramientas tradicionales.8
La autoinspección sin análisis
La foto que sube el asegurado reemplaza a la inspección presencial. Si nadie la analiza, aprobar la foto es aprobar el reclamo.
La metadata como única prueba
Los datos del archivo ayudan, pero se pierden al reenviar la foto por chat o al hacer una captura, y una imagen generada con IA puede no tenerlos.
Controles que miran otra cosa
Los modelos de fraude tradicionales cruzan historiales, montos y patrones de reclamos. Son útiles, pero no analizan si la imagen fue editada, que es justo lo que hoy se falsifica.
Falsificaciones más sofisticadas
El 76% de las aseguradoras dice que los reclamos con imágenes alteradas se volvieron más sofisticados en el último año.1
5. Qué funciona: un enfoque por capas
Ninguna señal sola alcanza. Lo que da resultado es analizar cada foto con varias capas a la vez y reservar a los peritos para los casos dudosos.
Análisis de la imagen
Buscar señales de generación o edición en el daño y en la placa: bordes, reflejos, iluminación y texturas que no corresponden a una foto real. La metadata del archivo suma, pero no puede ser el único control.
Historia de la imagen
Saber si esa foto ya apareció antes: en redes sociales, en sitios de venta o de desarmaderos, o en otro siniestro, aunque esté recortada o rotada.
Contexto del siniestro
Cruzar la foto con el historial del asegurado y de la póliza, la frecuencia de reclamos y lo que se está declarando.
Revisión humana
Un especialista revisa solo los casos grises, con la evidencia ya ordenada, y deja registrado el criterio para auditorías, disputas y el regulador.
6. América Latina: el fraude crece y la foto ya es parte
Los datos y los casos de la región muestran la misma tendencia que en el Reino Unido y Estados Unidos.
Brasil: más fraude comprobado
En 2024, de R$ 41.000 millones en siniestros, R$ 5.400 millones fueron sospechosos y R$ 1.100 millones se confirmaron como fraude.3 El fraude comprobado pasó de 1,8% a 3,3% de las primas ganadas entre 2021 y 2025.12
Argentina: la IA ya aparece en los casos
CESVI marca como tendencia en alza la adulteración de imágenes con IA en los siniestros.7 Peritos y abogados ya reciben fotos fabricadas que pasan los controles básicos.8
La foto llega por WhatsApp
Muchas autoinspecciones y reclamos se resuelven por chat, que comprime las imágenes y les borra buena parte de la metadata. El análisis tiene que mirar la imagen en sí.
7. Qué viene
La falsificación se abarata
Cada nueva generación de herramientas de imagen hace la edición más rápida y más realista. Un análisis de la AI Incident Database concluyó que el fraude con deepfakes ya opera a escala industrial, con herramientas baratas y fáciles de usar.15
Más inversión en detección
El mercado de detección de imágenes falsas se estima en USD 1.870 millones en 2026 y podría llegar a USD 7.430 millones en 2031, con un crecimiento anual cercano al 32%.16
Más marcado, pero no en todas partes
El AI Act europeo obliga a informar el contenido generado con IA desde agosto de 2026, y la marca de agua será exigible a las herramientas que ya estaban en el mercado desde diciembre.1718 Ayuda, pero no alcanza a quien usa herramientas que no cumplen la regla, y una marca se puede perder al editar o reenviar la imagen.
8. Qué preguntarle a un proveedor
Si vas a evaluar una herramienta para revisar fotos de siniestros, estas preguntas separan una solución completa de una parcial.
¿Analiza la imagen, su historia y el contexto del siniestro?
Cada señal por separado deja huecos: una foto nueva y editada no aparece en ninguna búsqueda, y una foto reciclada puede no tener rastros de edición.
¿Explica el motivo de cada resultado?
Para rechazar un siniestro o derivarlo a investigación necesitas saber por qué es sospechoso. Un número sin explicación no sirve ante el asegurado ni ante el regulador.
¿Hay una persona para los casos dudosos?
La revisión humana en los casos grises evita rechazar a asegurados honestos y deja registrado el criterio.
¿Se puede usar sin integrar nada?
Si la única opción es integrarlo al sistema de siniestros, la prueba tarda meses. Con una herramienta web se empieza en días.
¿Funciona con fotos de autoinspección, capturas y WhatsApp?
Así llegan los siniestros reales: comprimidos, recortados y sin buena parte de la metadata.
¿Detecta la misma foto en otros siniestros, aunque esté recortada o rotada?
Es la forma más simple de encontrar fotos recicladas y reclamos duplicados.
¿Puedo probarlo con mis propios casos?
Un piloto con tus siniestros reales muestra el resultado antes de contratar.
9. Checklist para equipos de siniestros y fraude
- Mide qué porcentaje de tus siniestros se aprueba solo con fotos del asegurado.
- Analiza todas las fotos de siniestros, no solo las que parecen sospechosas.
- Pide las fotos de autoinspección con la cámara de la app, en el momento, no desde la galería.
- Busca cada foto en internet y en tus siniestros anteriores antes de pagar.
- Revisa el historial del asegurado y de la póliza antes de aprobar.
- Define qué evidencia necesitas para rechazar o derivar un siniestro y déjala registrada.
- Separa los casos claros de los dudosos, y que solo los dudosos lleguen a un perito.
- Capacita a tu equipo con ejemplos reales de fotos editadas.
- Revisa tus reglas a la luz de la regulación de tu mercado.
Cómo lo resuelve Vouch
Vouch analiza cada foto de siniestro en menos de 30 segundos con tres capas: detección de imágenes generadas o editadas con IA, búsqueda de la imagen en internet y en reclamos anteriores, y el contexto del asegurado. Devuelve un score de riesgo de 0 a 100 con el motivo, y los casos grises pasan a un especialista. Funciona desde Vouch Web, sin integrar nada, o por API.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un shallowfake en seguros?
Es una foto real retocada con apps de edición o IA para agregar o exagerar un daño, cambiar una placa o reutilizar una imagen de otro siniestro. A diferencia de un deepfake, no se fabrica desde cero: por eso es más fácil de hacer y más difícil de notar.
¿Cómo se detecta una foto de siniestro editada con IA?
A simple vista es cada vez más difícil. Lo que funciona es combinar el análisis técnico de la imagen, la búsqueda de esa misma foto en internet y en siniestros anteriores, y el contexto del asegurado, con revisión humana para los casos dudosos.
¿Qué herramientas detectan fotos editadas con IA en siniestros?
Hay detectores generales de imágenes hechas con IA, pero para siniestros conviene una herramienta que combine el análisis de la imagen, la búsqueda de fotos repetidas y el contexto del asegurado. Vouch, por ejemplo, analiza cada foto en menos de 30 segundos, devuelve un score de riesgo de 0 a 100 con el motivo y deriva los casos dudosos a un especialista.
¿Cuánto fraude hay en seguros?
Depende del mercado. En el Reino Unido, las aseguradoras detectaron £1.340 millones en reclamos fraudulentos en 2025; en Brasil se confirmaron R$ 1.100 millones en 2024, y en Estados Unidos se estima en USD 308.600 millones por año.
Fuentes
Este informe se basa solo en fuentes públicas, todos los datos son verificables.
- Verisk. AI Editing Tools Are Fueling a New Era of Insurance Fraud, According to New Research from Verisk (mar 2026)
- Bodyshop Magazine (datos de la ABI). Fraudulent insurance claims worth £1.34bn detected in 2025 (2026)
- Sindicato das Seguradoras. Fraudes em seguros somam R$ 1,1bi: como se proteger? (ago 2025)
- Coalition Against Insurance Fraud. The Impact of Insurance Fraud on the U.S. Economy (2022)
- PropertyCasualty360. Fraudsters using AI to manipulate images for false claims (may 2024)
- Revista Apólice. Setor de seguros reage a fraudes com inteligência artificial (abr 2025)
- El Seguro en Acción. Concurso Nacional de Lucha contra el Fraude 2025 (2025)
- Forbes Argentina. El fraude perfecto llegó a los seguros: así están usando IA para inventar daños “creíbles” (feb 2026)
- Admiral Group. The White Lie Effect: 1 in 8 people admit to exaggerating insurance claims (2026)
- Aviva plc. Aviva stops record levels of claims fraud as scams become more sophisticated (jun 2026)
- Allianz UK. Posting car pics fuels fraud (jun 2026)
- Revista Apólice. Fraudes no seguro atingem maior nível da série histórica (jul 2026)
- Bolsamanía (Europa Press). Axa evita 87 millones en fraude al seguro en 2024, un 3,6% más (2025)
- Insurance Business. Fewer fraud cases, fatter claims as average scam hits £14,300 (2026)
- The Guardian. Deepfake fraud taking place on an industrial scale, study finds (feb 2026)
- Mordor Intelligence. Fake Image Detection Market Size and Share Research Report, 2031 (2026)
- Jones Walker LLP. The EU approved a high-risk AI delay, but most transparency obligations remain (2026)
- William Fry. EU AI Act Omnibus Deal Reached: Postponed Deadlines, Watermarking Compromise, and the Nudification Prohibition (may 2026)
- Google Security Blog. Pixel and Android: trusted images with C2PA Content Credentials (sep 2025)