Seguros · Claims Integrity

Claims Integrity

One score that tells your claims team whether to approve, review, or reject an insurance claim, before it costs you money.

Built for insurance carriers and claims processors who need to detect manipulated evidence images at the point of first notice of loss, before the claim enters the pipeline.

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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
Recommended action 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 %

Context-aware detection

Most insurance systems analyze claim images blindly. Our engine reads the claim text first, understands what damage is described, and directs the forensic scan to the exact regions that matter.

01
Claim text parsed
Natural language processing extracts the claimed damage type, affected objects, and circumstances from the FNOL text.
02
Regions identified
The engine maps claimed damage to specific image regions and object boundaries in the submitted evidence photos.
03
Escaneo forense dirigido
Un análisis forense multicapa se centra en las regiones identificadas para evaluar la autenticidad y detectar manipulaciones.
04
Score reflects context
The final integrity score weighs forensic signals against the claim narrative, producing a single actionable number for your team.

Real vs. manipulated

”””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

Your rules. Our intelligence.

You define the thresholds. We provide the score. Automate claim decisions or route cases to the right team based on risk level.

0-50
Fast-track approval

Evidence is consistent with the claim. Approve automatically or route to standard processing.

50-70
Request evidence

Some signals are ambiguous. Request additional documentation or photos from the claimant.

70-80
Alto riesgo – requiere revisión manual

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

80-100
Flag for investigation

High confidence of image manipulation. Flag the claim for formal fraud investigation.

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

Estimate your fraud exposure

Run your claims portfolio through our forensic engine. See what percentage of evidence images contain manipulation.

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