Versicherungen

Der Kostenvoranschlag war ehrlich. Das Foto war es nicht.

Die erste Schadenmeldung ist ein Foto. Der Nachweis des Verlusts ist ein Dokument. Beides ist heute trivial generierbar — und beides landet in Ihrem Schadenmanagement als Anhang, den kein Sachbearbeiter forensisch in Liniengeschwindigkeit prüfen kann. TruthScan bewertet sie, bevor die Rückstellung gesetzt wird.

Sekunden End-to-End-Urteil
2 APIs Bild und PDF, zweckgebaut
Heatmaps Evidenz für jede Entscheidung
KFZ-FNOL-Foto auf KI-Generierung analysiert

DIE BEDROHUNG

Versicherungsbetrug brauchte früher einen Hammer. Heute braucht er einen Prompt.

Die Wirtschaft der inszenierten Unfälle war immer durch Physik begrenzt — jemand musste das Auto tatsächlich verbeulen, den Keller tatsächlich überfluten, den Laptop tatsächlich verlieren. Generatives Editing entfernt den physischen Akt vollständig: Der Anspruchssteller fotografiert ein unbeschädigtes Fahrzeug und lässt ein Modell den Schaden hinzufügen. Das Ergebnis ist das echte Auto, das echte Kennzeichen, die echte Einfahrt — mit einer Beule, die nie existiert hat. Es ist die schwerste Klasse von Bildbetrug, die man mit bloßem Auge erkennt, und die häufigste, die wir sehen.

In Sekunden

End-to-End-Urteil — schnell genug, um im Straight-Through Processing zu sitzen, nicht daneben.

In-Paint

Lokalisierte Manipulationserkennung — der spezifische Fehlermodus eines echten Fotos mit fabriziertem Schaden.

Heatmaps

Regionenbezogene Evidenz, die ein Sachbearbeiter einer Ablehnung anhängen und eine SIU-Weiterleitung darauf aufbauen kann.

ANGRIFFSMUSTER

Vier Angriffsmuster in Schadenbelegen

Geschrieben so, wie ein SIU-Ermittler sie beschreiben würde — denn das ist, wer diese Seite liest.

In-gepainteter Fahrzeugschaden auf einem authentischen Schadenfoto

„Füge eine Beule hinzu“ — das in-gepaintete Fahrzeug

Der Anspruchssteller fotografiert einen unbeschädigten Stoßfänger und bearbeitet ihn so, dass Kollisionsschäden sichtbar werden. Der Rest des Bildes ist authentisch, einschließlich Kennzeichen und Zeitstempel. Metadaten-Checks bestehen, und die Reverse-Image-Suche findet nichts.

WARUM DIE ÜBLICHEN CHECKS VERSAGEN

EXIF ist intakt. Das Gerät ist echt. Der Standort ist echt. Nur eine 300×200-Pixel-Region des Bildes ist eine Lüge.

Sachschadensfoto nach einem Katastrophenereignis

Der Katastrophen-Sachschadenanspruch

Nach einem Sturm steigen die Anspruchsmengen und Bearbeitungsschwellen werden gesenkt, um den Service aufrechtzuerhalten. Dann strömen Dach-, Wasser- und Windschadensfotos von Anspruchstellern ein, deren Eigentum im Sturmgebiet lag, aber unbeschädigt war.

DIE OPERATIVE FALLE

Die Welle, die schnelle Auszahlung zur Serviceverpflichtung macht, ist dieselbe Welle, die fabrizierte Evidenz profitabel macht.

Fabrizierte Reparaturrechnung und Schadenbeleg

Die fabrizierte Reparaturrechnung und der Eigentumsnachweis

Der Nachweis des Schadenwerts ist ein Dokumentenproblem. Reparaturangebote und Rechnungen werden heute end-to-end generiert und bleiben dabei konsistent und stimmig.

WAS EINEN FORMATCHECK ÜBERLEBT

Eine regenerierte Rechnung hat keine Manipulation zu finden. Die Positionen addieren sich. Der Anbieter existiert. Der Auftrag hat nie stattgefunden.

Synthetische Arztrechnung in einem Kranken- oder Lebensversicherungsanspruch

Die synthetische Arztrechnung in einem Kranken- oder Lebensversicherungsanspruch

Fabrizierte medizinische Rechnungen, Behandlungszusammenfassungen und Labordokumentation zur Unterstützung von Kranken-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsansprüchen — strukturell gültig, korrekt kodiert und Pflege beschreibend, die nie erbracht wurde.

QUERVERWEIS

Siehe auch: Healthcare & Digital Health, wo dieselbe Dokumentenklasse von der Leistungserbringerseite angegriffen wird.

QUITTUNGSERKENNUNGSMODUL

Quittungen und Rechnungen geben dem Anspruch seine Zahl

Das Foto belegt, dass ein Schaden eingetreten ist. Die Quittung belegt, was er wert war — deshalb ist die Aufblähung eines Anspruchs ein Dokumentenproblem, kein Bildproblem. Inhaltsansprüche, Reparaturerstattungen und Eigentumsnachweise laufen alle durch dieselbe PDF-Erkennungs-Engine.

Fake Receipt Detector ansehen

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an betrügerischen Quittungen, die ein Enterprise-Kunde in einem einzigen 30-Tage-Zeitraum erkannt hat — durch Batch-Scanning von Quittungen, die die menschliche Prüfung bereits passiert hatten.

EIN ENTERPRISE-KUNDE · 30-TAGE-ZEITRAUM · ZAHL AUSSTEHEND INTERNE VERIFIZIERUNG VOR VERÖFFENTLICHUNG

DIE ENGINES

Zwei Erkennungs-Engines. Zwei zweckgebaute APIs. Eine Plattform.

Fotos und Dokumente sind unterschiedliche forensische Probleme — deshalb lösen wir sie mit unterschiedlichen Modellen hinter zwei dedizierten APIs. Sie rufen die an, die zum Artefakt passt — und prüfen beide in einem Dashboard, unter einem Vertrag, in einer Vendor-Review.

BILDERKENNUNGS-API

Bewertet die Schadensnachweise

Gebaut für den Failure Mode, der in Claims am meisten zählt: nicht das vollständig generierte Bild, sondern das authentische Foto mit hinzugefügtem fabriziertem Schaden.

  • Lokalisierte In-Painting- und Manipulationserkennung mit Regions-Heatmaps
  • Vollbild-Generierungserkennung über aktuelle Diffusionsmodelle
  • Capture-Provenance-Analyse: EXIF, Geräte-Fingerprint, Kompressionshistorie
  • Konsistentes Scoring über jeden Claim — genau das, was eine diskriminierungsfreie Ablehnungsrichtlinie erfordert

PDF-ERKENNUNGS-API

Bewertet den Nachweis des Verlusts

Forensik für die Dokumente, die den Claim-Wert festlegen: Rechnungen, Kostenvoranschläge, Quittungen, medizinische Belege und Eigentumsnachweise.

  • Erkennt vollständig regenerierte Dokumente, nicht nur bearbeitete
  • Template-Wiederverwendungs-Matching über Ihre eigene Anspruchshistorie
  • Objektlayer- und Schrift-Forensik unter dem OCR-Text
  • Batch-Modus für rückwirkende Prüfung bereits ausgezahlter Ansprüche
Es sind separate APIs, die separat aufgerufen werden. Eine einzelne betrügerische Einreichung enthält meist Foto und Dokument, daher rufen die meisten Teams beide auf und führen die Urteile in ihrer eigenen Entscheidungsschicht zusammen. End to end dauert der gesamte Prozess ein bis zwei Sekunden.

WO ES SITZT

Zwischen FNOL und Rückstellung

Der früheste nützliche Ort, Evidenz zu bewerten, ist bevor eine Zahl daran hängt. Die Erkennung läuft als Schritt im Intake — nicht als Audit im Nachhinein.

SCHRITT 01

FNOL eingegangen

Der Anspruchssteller lädt Fotos und, für den Verlustnachweis, unterstützende Dokumente hoch.

SCHRITT 02

Evidenz bewertet

Bild-API für die Fotos, PDF-API für die Dokumente. Ein bis zwei Sekunden, end to end.

SCHRITT 03

Nach Ihren Regeln geroutet

Straight-Through Processing für saubere Ansprüche; SIU-Weiterleitung mit Evidenz für geflaggte.

SCHRITT 04

Für die Akte gespeichert

Heatmap, forensischer Bericht und Modellversion werden der Schadenakte für Einspruch, Prozess oder Aufsichtsprüfung beigefügt.

VERTEIDIGBARKEIT

Evidenz, auf der eine SIU-Weiterleitung aufbauen kann

Ein Confidence-Score ist kein Befund. Was ein Versicherer braucht, ist ein Artefakt, das einem Einspruch, einer Beschwerde bei der Aufsicht und schließlich einem Gericht standhält.

Detaillierter KI-Analysebericht für eine SIU-Weiterleitung
  • Regionenbezogene Heatmaps. Der Bericht zeigt, wo das Bild gescheitert ist — der Unterschied zwischen einer Behauptung und einem Beweismittel.

  • Einheitliche Schwellenwerte für jeden Anspruchssteller. Dasselbe Modell mit demselben Schwellenwert bei jedem Anspruch — der Kern einer Fair-Claims-Practice-Verteidigung.

  • Erhaltene Modell-Provenance. Version und Zeitstempel werden mit dem Urteil gespeichert, sodass ein Befund Jahre später reproduzierbar und erklärbar bleibt.

  • Rückwirkende Batch-Prüfung. Führen Sie die Erkennung über Ansprüche aus, die Sie bereits bezahlt haben. Daher stammt die Zahl im Receipt-Modul.

COMPLIANCE & DEPLOYMENT

Für ein reguliertes Schadenumfeld gebaut

AICPA-SOC-Zertifizierungssiegel

SOC 2 Type II

Geprüfte Kontrollen

Unabhängig geprüfte Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Vertraulichkeitskontrollen, jährlich erneuert.

ISO-27001-Zertifizierungssiegel

ISO 27001

Zertifiziertes ISMS

Zertifiziertes Informationssicherheitsmanagement über die gesamte Plattform und API-Oberfläche.

GDPR-Compliance-Siegel

GDPR

Privacy-first-Verarbeitung

DPA verfügbar. Enterprise-Kunden können die Verarbeitung auf die EU festlegen.

Siegel für regionale oder On-site-Deployments

Globale Infrastruktur

Regional & On-site

UK-, EU- und On-Premise-Deployments für Enterprise.

TECHNOLOGIE VORGESTELLT IN

Forbes-Logo
Business-Insider-Logo
Nature-Logo
CBS-News-Logo
Yahoo-Logo
BuzzFeed-Logo

Forensische KI-Betrugsprävention

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Was Claims- und SIU-Teams uns zuerst fragen

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