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KI-generierte Inhalte wie Deepfakes stellen Versicherer vor neue Herausforderungen. Manipulierte Schadensbilder können oft selbst Experten täuschen. Herkömmliche Prüfmethoden reichen nicht mehr aus, um dem Problem Herr zu werden, doch spezialisierte Technologien bieten präzise Lösungen.
Wenn Bilder lügen
Bildmaterial als Beweis für die Versicherung, dass ein Schadensfall vorliegt? So weit, so normal. Mehr denn je muss man sich dabei aber die Frage stellen: Sind diese Bilder echt? Hinter jedem scheinbar eindeutigen Foto oder Video kann eine KI-generierte Fälschung, ein Deepfake, stecken! KI-generierte Bilder gehören mittlerweile zum Alltag und bringen Versicherer an ihre Belastungsgrenzen.
Wie können sich Versicherungen vor dieser Evolution der Betrugsmaschen schützen? Die Antwort ist spezialisierte Technologie, denn es gibt unsichtbare Spuren, die die Manipulation verraten!
Eine neue Herausforderung für Versicherer
Ein erfolgreicher Betrug mit manipulierten Schadensbildern führt zu ungerechtfertigten Auszahlungen, die die Versicherungsgemeinschaft belasten und die Schadensaufwendungen in die Höhe treiben. Das gilt es zu verhindern! KI-generierte Inhalte können jedoch für das bloße Auge so perfekt wirken, dass sie selbst geschulte Experten kaum von echten Aufnahmen unterscheiden können.
Hinzu kommt, dass die einfache Erstellung von Deepfakes mithilfe von Midjourney, Veo 3, Nano Banana und Co. zu einer Zunahme von Betrugsversuchen bei Schadensmeldungen, durch bspw. manipulierte Unfallbilder oder gefälschte Rechnungen, führen kann.
Herkömmliche Methoden zur Bildprüfung reichen oft nicht mehr aus, um die Fakes zu erkennen. Manuelle Prüfungen sind in diesem Kontext zu zeitaufwändig, ineffizient und fehleranfällig.
Die Lösung ist nicht weit: neue Technologien zur Deepfake-Erkennung betrachten nicht nur einzelne Aspekte eines Bildes, sondern verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz zur digitalen KI-Bildforensik.
Schneller, fairer, sicherer: Investition in Deepfake-Erkennung lohnt sich!
Der Einsatz von ganzheitlichen Softwarelösungen in der KI-Betrugsdetektion bietet Versicherungsunternehmen entscheidende Vorteile im Hinblick auf Effizienzsteigerung und Kostensenkung.
Automatisierte Prozesse übernehmen zeitintensive, repetitive Prüfaufgaben, die bislang erhebliche Ressourcen der Sachbearbeiter beanspruchten. Gleichzeitig sorgt KI für eine hohe Geschwindigkeit und Präzision bei der Analyse von Schadendaten: Verdachtsmomente werden in Echtzeit identifiziert und bewertet, wodurch betrügerische Handlungen frühzeitig erkannt und verhindert werden. So wird eine schnellere Schadensregulierung möglich. Dies führt einerseits zu einer deutlichen Entlastung der Mitarbeiter, die ihre Expertise nun gezielt in komplexe und wertschöpfende Fälle einbringen können. Andererseits können legitime Schadenmeldungen, wenn ein Betrugsversuch frühzeitig erkannt und aussortiert wird, ohne Verzögerungen bearbeitet werden.
Die Folge ist, dass Auszahlungen deutlich zügiger erfolgen und der Kunde im Ernstfall sofort die notwendige Unterstützung erhält. Die unmittelbare Konsequenz ist eine Reduktion ungerechtfertigter Auszahlungen. Auf diese Weise steigert der Einsatz fortschrittlicher KI-Bildforeksiksysteme nicht nur die operative Effizienz, sondern sichert auch die Stabilität der Prämienstruktur und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit des Versicherers. Für den Kunden bedeutet das: faire Prämien. Jeder entdeckte Betrugsfall schützt die Solidargemeinschaft der Versicherten vor unnötigen Kosten, wodurch die Beiträge langfristig für alle ehrlichen Kunden auf einem fairen Niveau gehalten werden können. Infolgedessen stärkt der Einsatz moderner Technologien zur Betrugsbekämpfung das Vertrauen des Versicherungsnehmers in den Versicherer. Kunden erleben, dass ihr Anbieter aktiv für Gerechtigkeit sorgt und gerade diejenigen schützt, die ihre Angaben korrekt machen.
Branchenstandards der Zukunft
Zukunftsgerichtete Softwarelösungen setzen für die Deepfake-Detektion auf einen multimodalen Ansatz, statt sich auf nur ein Indiz zu verlassen. Führende Systeme in der KI-Bildforensik nutzen eine Kombination aus Metadatenanalyse, Bilder-Rückwärtssuchen und spezialisierten KI-Modellen, um Manipulationen, KI-generierte Inhalte oder Duplikate zu erkennen. Unterstützt durch Maschinelles Lernen, können diese Lösungen sogar Fälschungen bisher unbekannter KI-Modelle aufspüren. Moderne Lösungen bieten auch die Möglichkeit die Empfindlichkeit der Betrugsdetektion mit eigens definierten Regelwerken individuell anzupassen. So kann der Versicherer selbst steuern, wie streng die Prüfung erfolgen soll, um Gründlichkeit und Effizienz effizient auszubalancieren.
Eine Branchenlösung, die multimodale Analyse, Machine Learning und anpassbare Regeln in einem System vereint ist. fraudify der Finanz-DATA GmbH. Das System liefert keine undurchschaubaren Schwarz-Weiß-Entscheidungen, sondern aufbereitete und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen. Über ein intuitives Dashboard werden verdächtige Faktoren transparent dargestellt, sodass Sachbearbeiter eine fundierte Entscheidung treffen können. Dieses Zusammenspiel aus Technik und menschlicher Bewertung führt zu Fairness im Prozess und sorgt dafür, dass ehrliche Kunden schneller, sicherer und mit größerem Vertrauen bedient werden.
Einen Schritt voraus durch KI-Bildforensik
Das Katz- und Maus-Spiel zwischen Betrügern und Versicherungen wird im KI-Zeitalter raffinierter denn je weitergehen. KI-Betrug ist eine ernstzunehmende Gefahr, aber Versicherer sind nicht wehrlos! Der Schlüssel liegt im Konter-Einsatz intelligenter Technologien. Versicherer, die frühzeitig den Schritt zu innovativen und anpassungsfähigen Systemen zur Betrugsbekämpfung wagen, verschaffen sich einen entscheidenden Vorteil!
