Seguros

El presupuesto era honesto. La foto no lo era.

El primer aviso de siniestro es una fotografía. La prueba de pérdida es un documento. Ambos son ahora trivialmente generativos, y ambos llegan a su sistema de reclamaciones como adjuntos que ningún ajustador puede evaluar forensemente a la velocidad de la línea. TruthScan los puntúa antes de fijar la reserva.

Segundos Veredicto de extremo a extremo
2 APIs Imagen y PDF, hechas a medida
Mapas de calor Evidencia para cada decisión
Foto FNOL de reclamación de auto analizada por generación con IA

LA AMENAZA

El fraude de seguros solía requerir un martillo. Ahora requiere un prompt.

La economía de accidentes montados siempre estuvo limitada por la física — alguien tenía que abollar el coche de verdad, inundar el sótano de verdad, perder el portátil de verdad. La edición generativa elimina el acto físico por completo: el reclamante fotografía un vehículo sin daños y pide a un modelo que añada el daño. El resultado es el coche real, la matrícula real, la entrada real, con una abolladura que nunca existió. Es la clase de fraude de imagen más difícil de detectar a ojo, y es la más común que vemos.

En segundos

Veredicto de extremo a extremo, lo bastante rápido para situarse dentro del procesamiento straight-through, no al lado.

In-paint

Detección de manipulación localizada — el modo de fallo específico de una foto real con daño fabricado añadido.

Mapas de calor

Evidencia a nivel de región que un ajustador puede adjuntar a una denegación y sobre la que una remisión a SIU puede construirse.

PATRONES DE ATAQUE

Cuatro patrones de ataque en la evidencia de reclamaciones

Escritos como los describiría un investigador de SIU, porque es quien leerá esta página.

Daño de vehículo con inpainting en una foto auténtica de reclamación

"Añade una abolladura" — el vehículo con inpainting

El reclamante toma una foto de su parachoques sin daños y la edita para mostrar daño por colisión. El resto de la imagen es auténtico, incluida la matrícula y la marca de tiempo. Los controles de metadatos pasan y la búsqueda inversa de imágenes no encuentra nada.

POR QUÉ FALLAN LOS CONTROLES HABITUALES

El EXIF está intacto. El dispositivo es real. La ubicación es real. Solo una región de 300×200 píxeles de la imagen es una mentira.

Foto de daños en propiedad tras un evento catastrófico

La reclamación de propiedad tras un evento catastrófico

Tras una tormenta, el volumen de reclamaciones se dispara y los umbrales de procesamiento se relajan para mantener el servicio. Es entonces cuando llegan fotos de daños en tejados, por agua y por viento de reclamantes cuya propiedad estaba en la trayectoria de la tormenta pero no sufrió daños.

LA TRAMPA OPERATIVA

La oleada que convierte el pago rápido en un compromiso de servicio es la oleada que hace rentable la evidencia fabricada.

Factura de reparación fabricada y documento de prueba de pérdida

La factura de reparación y el proof of ownership fabricados

El valor de la prueba de pérdida es un problema documental. Los presupuestos y facturas de reparación ahora se generan de extremo a extremo, manteniendo consistencia y exactitud.

LO QUE SOBREVIVE A UN CONTROL DE FORMATO

Una factura regenerada no tiene manipulación que encontrar. Las partidas cuadran. El proveedor existe. El trabajo nunca ocurrió.

Factura médica sintética usada en una reclamación de salud o vida

La factura médica sintética en una reclamación de salud o vida

Facturas médicas, resúmenes de tratamiento y documentación de laboratorio fabricados presentados en apoyo de reclamaciones de salud, vida y discapacidad — estructuralmente válidos, correctamente codificados y describiendo atención que nunca se prestó.

REFERENCIA CRUZADA

Véase también: Healthcare y Salud Digital, donde la misma clase de documento se ataca desde el lado del proveedor.

MÓDULO DE DETECCIÓN DE RECIBOS

Los recibos y las facturas son cómo una reclamación obtiene su cifra

La foto establece que ocurrió una pérdida. El recibo establece cuánto valía — por eso inflar una reclamación es un problema de documento, no de imagen. Reclamaciones de contenidos, reembolsos de reparación y documentos de proof-of-ownership pasan todos por el mismo motor de detección de PDF.

Ver el Detector de Recibos Falsos

$16.8M

en recibos fraudulentos detectados por un cliente enterprise en un único período de 30 días, identificados al escanear por lotes recibos que ya habían pasado la revisión humana.

UN CLIENTE ENTERPRISE · PERÍODO DE 30 DÍAS · CIFRA PENDIENTE DE VERIFICACIÓN INTERNA ANTES DE PUBLICAR

LOS MOTORES

Dos motores de detección. Dos APIs hechas a medida. Una plataforma.

Fotos y documentos son problemas forenses distintos, por eso los resolvemos con modelos diferentes detrás de dos APIs dedicadas. Usted llama a la que corresponde al artefacto — y revisa ambas en un único dashboard, bajo un contrato, en una sola revisión de proveedor.

API DE DETECCIÓN DE IMAGEN

Puntúa la evidencia de la pérdida

Construida para el modo de fallo que más importa en reclamaciones: no la imagen totalmente generada, sino la foto auténtica con daño fabricado añadido.

  • Detección de inpainting y manipulación localizada con mapas de calor por región
  • Detección generativa de fotograma completo en los modelos de difusión actuales
  • Análisis de procedencia de captura: EXIF, huella del dispositivo, historial de compresión
  • Puntuación consistente en cada reclamación, que es lo que exige una política de denegación no discriminatoria

API DE DETECCIÓN DE PDF

Puntúa la prueba de pérdida

Forense para los documentos que fijan el valor de la reclamación: facturas, presupuestos, recibos, facturas médicas y registros de propiedad.

  • Detecta documentos totalmente regenerados, no solo editados
  • Correspondencia de reutilización de plantillas en su propio historial de reclamaciones
  • Forense de capas de objetos y tipografías bajo el texto OCR
  • Modo por lotes para auditoría retrospectiva de reclamaciones ya pagadas
Son APIs separadas, llamadas por separado. Un único envío fraudulento suele llevar tanto una foto como un documento, así que la mayoría de los equipos llaman a ambas y fusionan los veredictos en su propia capa de decisión. De extremo a extremo, todo el proceso tarda uno o dos segundos.

DÓNDE SE SITÚA

Entre el FNOL y la reserva

El lugar más útil para puntuar la evidencia es antes de que se le asigne un número. La detección se ejecuta como un paso en la admisión, no como una auditoría a posteriori.

PASO 01

FNOL recibido

El reclamante sube fotos y, para la prueba de pérdida, documentos de respaldo.

PASO 02

Evidencia puntuada

API de Imagen en las fotos, API de PDF en los documentos. Uno o dos segundos, de extremo a extremo.

PASO 03

Enrutado según sus reglas

Procesamiento straight-through para reclamaciones limpias; remisión a SIU, con evidencia, para las marcadas.

PASO 04

Retenido en el expediente

El mapa de calor, el informe forense y la versión del modelo se adjuntan al expediente de la reclamación para apelación, litigio o revisión regulatoria.

DEFENSIBILIDAD

Evidencia sobre la que se puede construir una remisión a SIU

Una puntuación de confianza no es un hallazgo. Lo que un asegurador necesita es un artefacto que sobreviva a una apelación, una queja ante el regulador y, eventualmente, a un juicio.

Informe detallado de análisis de IA para una remisión a SIU
  • Mapas de calor a nivel de región. El informe muestra dónde falló la imagen, que es la diferencia entre una alegación y una prueba.

  • Umbrales uniformes para cada reclamante. El mismo modelo con el mismo umbral en cada reclamación — la sustancia de una defensa de prácticas justas de reclamaciones.

  • Procedencia del modelo retenida. La versión y la marca de tiempo se almacenan con el veredicto, para que un hallazgo pueda reproducirse y explicarse años después.

  • Auditoría retrospectiva por lotes. Ejecute la detección sobre reclamaciones que ya pagó. De ahí salió el número del módulo de recibos.

COMPLIANCE E IMPLEMENTACIÓN

Diseñado para un entorno de reclamaciones regulado

Sello de certificación AICPA SOC

SOC 2 Type II

Controles auditados

Controles de seguridad, disponibilidad y confidencialidad auditados de forma independiente, renovados anualmente.

Sello de certificación ISO 27001

ISO 27001

SGSI certificado

Gestión de seguridad de la información certificada en toda la plataforma y superficie de API.

Sello de cumplimiento GDPR

GDPR

Procesamiento con privacidad primero

DPA disponible. Los clientes enterprise pueden fijar el procesamiento en la UE.

Sello de despliegues regionales o on-site

Infraestructura global

Regional y on-site

Despliegues en Reino Unido, UE y on-premise para Enterprise.

TECNOLOGÍA DESTACADA EN

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Logo de Nature
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Logo de Yahoo
Logo de BuzzFeed

Prevención de fraude con IA de grado forense

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  • Informes de detección auditables
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FAQ

Lo que los equipos de reclamaciones y SIU nos preguntan primero

Analice las reclamaciones que ya pagó.

Envíenos una muestra de un período cerrado. Ejecutaremos ambos motores y le mostraremos qué pasó la revisión — con mapas de calor por región en cada hallazgo.

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