Fraudify prüft fünf Merkmale gegen Versicherungsbetrug

Die Anti-Manipulations-Software Fraudify (Website) soll Versicherer unterstützen und über klassische Prüfprozesse hinausgehen und automatisierte Entscheidungsgrundlagen für die manuelle Fallbearbeitung liefern.

Im Kern geht es um folgende fünf Checks:

• Manipulations-Erkennung: Manipulierte Bilder fallen heute seltener durch grobe Fehler auf als durch Details auf. Fraudify analysiere jede Bilddatei forensisch bis auf Pixelebene und kann auch feine Eingriffe sichtbar machen. Ob Copy-Paste, Retusche, zusammengesetzte Quellen oder KI-Manipulation: Veränderungen würden erkannt und nachvollziehbar aufgeschlüsselt.
• Deep-Fake-Detection: Deepfakes sind inzwischen gut genug, um Sachbearbeiter zu täuschen. Die Software erkennt typische Artefakte generativer KI – von unnatürlichen Lichtverhältnissen über fehlerhafte Details bis hin zu strukturellen Auffälligkeiten in der Datei. So lassen sich künstlich erzeugte Bilder von echten Inhalten unterscheiden.
• Meta-Daten-Check: Jedes Bild trägt seine eigene Geschichte – in den Metadaten. Das Programm analysiert vorhandene Metadaten und deckt Inkonsistenzen auf: manipulierte Zeitstempel, unplausible Kamerainformationen oder Hinweise auf nachträgliche Bearbeitung. Das Ergebnis: konkrete Indizien.
• Internetrückwärtssuche: Existiert ein Bild bereits im Netz, ist ein echter Schaden unwahrscheinlich. Es werden Online-Quellen abgefragt und bekannte Bilder identifiziert, auch Mehrfachverwendungen oder irreführende Kontexte macht die Software kenntlich. So wird sichtbar, ob ein „Beweisfoto“ bereits eine Vergangenheit hat.
• Doublettencheck: Betrugsversuche wiederholen sich. Fraudify erkenne nicht nur identische Bilder, sondern auch zugeschnittene, skalierte oder modifizierte Varianten. Mehrfachverwendungen über verschiedene Fälle hinweg werden automatisch erkannt und verknüpft.

Die Technik im Hintergrund

Kern der Lösung sind spezialisierte neuronale Netze zur Bildforensik: Für die Erkennung KI-generierter Inhalte werden Bild-, Farb- und Frequenzinformationen in separaten Strängen verarbeitet und per Late Fusion zusammengeführt, während die Manipulations-Erkennung Rausch- und Kantenmerkmale in einem Early-Fusion-Ansatz auswertet. Die Modelle können über die Web-App genutzt oder per REST-API in bestehende Systemlandschaften integriert werden; Betrieb und Hosting erfolgen auf AWS-Servern in Deutschland.

Die neue Software positioniert sich für Versicherer als zusätzliche Prüfinstanz: Was früher mühsame Kleinstarbeit war, wird zur teilautomatisierten Betrugsabwehr. So soll Fraudify die Bildforensik skalierbar machen. Die Software zerlegt Bilddaten systematisch in ihre Einzelteile und schaffe eine verlässliche Entscheidungsgrundlage, um Betrugsquoten zu senken und die Fallbearbeitung zu beschleunigen.aj

 
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