Seguros · Claims Integrity

Claims Integrity

Una puntuación que indica a su equipo de siniestros si aprobar, revisar o rechazar una reclamación de seguros, antes de que le cueste dinero.

Diseñado para aseguradoras y gestores de siniestros que necesitan detectar imágenes de prueba manipuladas en el momento del primer aviso de pérdida, antes de que la reclamación entre al proceso.

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Car with rear bumper damage
Imagen generada por IA
Claims Integrity Score
0 = auténtico · 100 = completamente manipulado
0 / 100
0-50 50-70 70-80 80-100
Acción recomendada Alto riesgo – requiere revisión manual
Context Engine
1 Leyendo el siniestro
”””La parte delantera de mi vehículo resultó dañada tras un incidente en un estacionamiento.”””
2 Extrayendo objetos
ventana del coche carrocería del vehículo contexto de aparcamiento
3 Dirigiendo el análisis
Enfocando el escaneo forense en la región de la ventana...
4 Puntuación de región
Límite de empalme: 91 % · Discrepancia de ruido: 84 % · Textura: 78 %

Detección contextual

La mayoría de los sistemas de seguros analizan las imágenes de siniestros de forma ciega. Nuestro motor lee primero el texto de la reclamación, comprende el daño descrito y dirige el análisis forense a las regiones exactas que importan.

01
Texto de reclamación procesado
El procesamiento de lenguaje natural extrae el tipo de daño reclamado, los objetos afectados y las circunstancias del texto FNOL.
02
Regiones identificadas
El motor mapea el daño reclamado a regiones específicas de la imagen y los límites de objetos en las fotos de evidencia enviadas.
03
Escaneo forense dirigido
Un análisis forense multicapa se centra en las regiones identificadas para evaluar la autenticidad y detectar manipulaciones.
04
La puntuación refleja el contexto
La puntuación de integridad final pondera las señales forenses frente al relato de la reclamación, produciendo un único número accionable para su equipo.

Real vs. manipulado

”””La parte delantera de mi vehículo resultó dañada tras un incidente en un estacionamiento.”””

Real car with front collision damage
Región de escaneo
Photo by Freepik
Texto de reclamación: "La parte delantera de mi vehículo resultó dañada tras un incidente en un estacionamiento."
Consistente con la reclamación

Señales de autenticidad · mayor % = más auténtico

Realismo del patrón de grieta
94%
Ruido en límite de ruptura
88%
Iluminación en fragmentos
91%
Límite de empalme
96%
18 / 100 Puntuación de integridad
AI-generated car, no visible damage
Anomalía
Imagen generada por IA
Texto de reclamación: "La parte delantera de mi vehículo resultó dañada tras un incidente en un estacionamiento."
Inconsistencias detectadas

Señales de riesgo · mayor % = más sospechoso

Realismo del patrón de grieta
82% riesgo de manipulación
Ruido en límite de ruptura
78% riesgo de inconsistencia
Iluminación en fragmentos
69% riesgo de manipulación
Límite de empalme
88% riesgo de inconsistencia
87 / 100 Puntuación de integridad

Sus reglas. Nuestra inteligencia.

Usted define los umbrales. Nosotros proporcionamos la puntuación. Automatice las decisiones sobre reclamaciones o derive los casos al equipo adecuado según el nivel de riesgo.

0-50
Aprobación exprés

La evidencia es coherente con la reclamación. Apruebe automáticamente o derive al procesamiento estándar.

50-70
Solicitar evidencia adicional

Algunas señales son ambiguas. Solicite documentación adicional o fotos al reclamante.

70-80
Alto riesgo – requiere revisión manual

Se detectaron múltiples señales forenses. Se recomienda una revisión adicional.

80-100
Marcar para investigación

Alta confianza de manipulación de imagen. Marque la reclamación para una investigación formal de fraude.

2 de cada 3
de las aseguradoras reportan un aumento en las reclamaciones fraudulentas
0%
de las reclamaciones de seguros contienen pruebas manipuladas o falsificadas
0%
de los consumidores admiten reclamaciones falsas
0%
de las aseguradoras consideran el fraude de imágenes una amenaza creciente para la gestión de siniestros

Estime su exposición al fraude

Analice su cartera de reclamaciones con nuestro motor forense. Vea qué porcentaje de imágenes de evidencia contienen manipulaciones.

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