Versicherung · 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
KI-generiertes Bild
Claims Integrity Score
0 = authentisch · 100 = vollständig manipuliert
0 / 100
0-50 50-70 70-80 80-100
Empfohlene Aktion Hohes Risiko – manuelle Prüfung erforderlich
Context Engine
1 Schaden wird gelesen
”””Die Front meines Fahrzeugs wurde bei einem Vorfall auf dem Parkplatz beschädigt.”””
2 Objekte werden extrahiert
Autoscheibe Fahrzeugkarosserie Parkplatzsituation
3 Analyse wird gesteuert
Forensischen Scan auf Fensterbereich fokussieren...
4 Regionsbewertung
Splice-Grenze: 91 % · Rauschunterschied: 84 % · Textur: 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

”””Die Front meines Fahrzeugs wurde bei einem Vorfall auf dem Parkplatz beschädigt.”””

Real car with front collision damage
Scan-Bereich
Photo by Freepik
Schadenstext: "Die Front meines Fahrzeugs wurde bei einem Vorfall auf dem Parkplatz beschädigt."
Konsistent mit Schadensmeldung

Authentizitätssignale · höherer % = authentischer

Rissbildrealismus
94%
Rauschen an Bruchkante
88%
Beleuchtung auf Splittern
91%
Splice-Grenze
96%
18 / 100 Integritätswert
AI-generated car, no visible damage
Anomalie
KI-generiertes Bild
Schadenstext: "Die Front meines Fahrzeugs wurde bei einem Vorfall auf dem Parkplatz beschädigt."
Inkonsistenzen erkannt

Risikosignale · höherer % = verdächtiger

Rissbildrealismus
82% Manipulationsrisiko
Rauschen an Bruchkante
78% Inkonsistenzrisiko
Beleuchtung auf Splittern
69% Manipulationsrisiko
Splice-Grenze
88% Inkonsistenzrisiko
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
der Versicherer verzeichnen einen Anstieg betrügerischer Schadenmeldungen
0%
der Versicherungsansprüche enthalten manipulierte oder gefälschte Belege
0%
der Verbraucher gaben falsche Schadensmeldungen an
0%
der Versicherer sehen Bildbetrug als wachsende Bedrohung für die Schadensabwicklung

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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