Insurance · Claims Integrity

Claims Integrity

Ein Score, der Ihrem Claims-Team sagt, ob ein Versicherungsfall genehmigt, geprüft oder abgelehnt werden sollte, bevor er Sie Geld kostet.

Entwickelt für Versicherungsträger und Claims-Bearbeiter, die manipulierte Beweisbilder bereits bei der Schadensmeldung erkennen müssen, bevor der Fall in die Pipeline gelangt.

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Car with rear bumper damage
AI-generated image
Claims Integrity Score
100 = vollständig manipuliert · 0 = authentisch
0 / 100
0-50 50-70 70-80 80-100
Empfohlene Aktion Hohes Risiko – manuelle Prüfung erforderlich
Context Engine
1 Reading claim
"My car window is broken after an incident in a parking lot."
2 Extracting objects
car window vehicle body parking context
3 Directing analysis
Focusing forensic scan on window region...
4 Region score
Splice boundary: 91% · Noise mismatch: 84% · Texture: 78%

Kontextbasierte Erkennung

Die meisten Versicherungssysteme analysieren Schadensbilder blind. Unsere Engine liest zuerst den Schadenstext, versteht welcher Schaden beschrieben wird und lenkt den forensischen Scan auf genau die relevanten Bereiche.

01
Schadenstext analysiert
Natural Language Processing extrahiert den gemeldeten Schadenstyp, betroffene Objekte und Umstände aus dem Schadenstext.
02
Regionen identifiziert
Die Engine ordnet den gemeldeten Schaden spezifischen Bildbereichen und Objektgrenzen in den eingereichten Beweisfotos zu.
03
Gezielter Forensik-Scan
Eine mehrschichtige forensische Analyse konzentriert sich auf die identifizierten Bereiche, um Authentizität zu bewerten und Manipulationen zu erkennen.
04
Score spiegelt Kontext wider
Der finale Integrity Score gewichtet forensische Signale gegen die Schadensbeschreibung und liefert Ihrem Team eine einzige handlungsrelevante Kennzahl.

Echt vs. manipuliert

„Meine Autoscheibe ist nach einem Vorfall auf dem Parkplatz zerbrochen.“

Real car with front collision damage
Scan-Bereich
Photo by Freepik
Schadenstext: "Meine Autoscheibe ist nach einem Vorfall auf dem Parkplatz zerbrochen."
Konsistent mit Schadensmeldung
Rissbildrealismus
94%
Rauschen an Bruchkante
88%
Beleuchtung auf Splittern
91%
Splice-Grenze
96%
18 / 100 Integritätswert
AI-generated car, no visible damage
Anomalie
AI-generated image
Schadenstext: "Meine Autoscheibe ist nach einem Vorfall auf dem Parkplatz zerbrochen."
Inkonsistenzen erkannt
Rissbildrealismus
82% anomaly
Rauschen an Bruchkante
78% anomaly
Beleuchtung auf Splittern
69% anomaly
Splice-Grenze
88% anomaly
87 / 100 Integritätswert

Ihre Regeln. Unsere Intelligenz.

Sie definieren die Schwellenwerte. Wir liefern den Score. Automatisieren Sie Schadensentscheidungen oder leiten Sie Fälle je nach Risikostufe an das richtige Team weiter.

0-50
Schnellfreigabe

Beweislage stimmt mit dem Schadensfall überein. Automatisch genehmigen oder zur Standardbearbeitung weiterleiten.

50-70
Nachweise anfordern

Einige Signale sind uneindeutig. Zusätzliche Unterlagen oder Fotos vom Antragsteller anfordern.

70-80
Hohes Risiko – manuelle Prüfung erforderlich

Mehrere forensische Signale erkannt. Weitere Prüfung empfohlen.

80-100
Zur Untersuchung markieren

Hohe Konfidenz für Bildmanipulation. Den Schadensfall zur formellen Betrugsermittlung markieren.

2 von 3
Online-Händler berichten mehr Betrug
0%
der Retouren sind betrügerisch
0%
der Verbraucher gaben falsche Schadensmeldungen an
0%
der Unternehmen sehen Refund-Missbrauch als besonders kostspielig

Ihr Betrugsrisiko einschätzen

Lassen Sie Ihr Claims-Portfolio durch unsere Forensic Engine laufen. Sehen Sie, wie viel Prozent der Beweisbilder Manipulation enthalten.

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