KI-gestützte Betrugsprävention in der Versicherung: Was jetzt funktioniert und wie man es kombiniert

Versicherer wechseln von manuellen Stichproben zu KI-basierter Betrugsprävention in der Versicherung. Die Kernfrage ist einfach, aber dringlich: Wo reduziert Künstliche Intelligenz heute tatsächlich Schadensbetrug, und wie können Versicherer Bildforensik, Duplikaterkennung und kontrollierte Live-Erfassung zu einem reibungsarmen Flow kombinieren, der gute Kunden schützt und Betrüger entlarvt?

Dieser Artikel erklärt die Taktiken, die 2025 bereits messbare Ergebnisse liefern, wie sie in den Schadensprozess passen und wo ein Privacy-first-Ansatz für den Datenschutz entscheidend ist. Unterwegs finden Sie praktische Links zu vertiefenden Inhalten über Bildmanipulation in der Schadenregulierung, Missbrauch duplizierter Bilder und Medienprovenienz. Wenn Ihr Team KI-gestützte Lösungen zur Versicherungsbetrugsprävention evaluiert, nutzen Sie dies als Blaupause für eine mehrschichtige Verteidigung, die den Schadenaufwand reduziert, den Kundenaufwand niedrig hält und die Compliance wahrt.

Was heute in KI-gestützter Betrugsprävention in der Versicherung funktioniert

Die wirksamsten Strategien fokussieren die Pixel, die Auszahlungsentscheidungen steuern. Konkret prüfen sie die Authentizität der Medien und Dokumente, die bei der Erstmeldung eines Schadens und während der Schreibtischprüfung eingehen. Drei Hebel stechen über Sach- und Kfz-Sparten hinweg heraus: Bildforensik zur Identifikation von Manipulation oder synthetischer Generierung, Duplikaterkennung zur Verhinderung recycelter Fotos und wiederholter Schadensbilder sowie Live-Erfassung, um die Beweisaufnahme zu kontrollieren und Fotos von Bildschirmen oder Ausdrucken zu blockieren. In Kombination mit klaren Entscheidungsregeln und Erklärbarkeit für Ermittler liefern diese Hebel schnelle und belastbare Ergebnisse.

Bildforensik wirkt, weil moderner Betrug visuell ist. Schäden können in Sekunden mit generativer KI hinzugefügt, entfernt oder neu ausgeleuchtet werden. Smart-Upres-Filter können Nähte verbergen. Kamerametadaten lassen sich entfernen. Ein robuster forensischer Check verlässt sich nicht auf ein einzelnes Signal: Er betrachtet Artefakte auf Pixelebene, Rauschmuster, Resampling-Spuren und bestätigende Metadaten. Er liest zudem aufkommende Provenienzfelder wie Content Credentials, wenn vorhanden. Für einen praktischen Einstieg siehe warum subtile Retuschen im Underwriting und in der Schadenregulierung zählen und die vertiefte Analyse zur Provenienz in C2PA under the microscope.

Die Duplikaterkennung ist der zweite Hebel. Die Idee ist simpel, aber stark. Viele Betrugsschemata basieren auf der Wiederverwendung desselben Bildes über Versicherer oder Zeiträume hinweg. Eine Fahrzeugseitenwand mit derselben Schramme. Derselbe Wasserfleck an einer Decke. Dasselbe gesprungene Handy-Display. Perzeptuelle Fingerabdrücke ermöglichen es einem System, nahezu identische Treffer zu finden, selbst wenn ein Betrüger ein Bild zuschneidet, komprimiert, Filter hinzufügt oder spiegelt. Prozessübergreifende Prüfungen und versichererübergreifende Abgleiche decken Serienmissbrauch auf, den ein einzelner Sachbearbeiter nie sehen würde. Für konkrete Muster und Taktiken sehen Sie Vaarhafts Leitfaden Duplicate Claim Image Fraud Prevention.

Live-Erfassung ist der dritte Hebel. Wenn Sie steuern, wie der Beweis erfasst wird, schneiden Sie ganze Betrugsklassen ab. In einem kontrollierten Capture-Flow erhält der Anspruchsteller einen sicheren Link, verwendet die Kamera, um neue Bilder oder ein geführtes Video aufzunehmen, und das System validiert, dass die Szene dreidimensional ist und zum angegebenen Zeitpunkt vorlag. Versuche, einen Laptop-Bildschirm oder ein ausgedrucktes Bild zu fotografieren, werden blockiert. Dieser eine Schritt erhöht den Aufwand für Betrüger erheblich und bietet ehrlichen Kunden einen klaren Weg zur Lösung.

Wie sich Forensik, Duplikate und Live-Erfassung kombinieren lassen, ohne die Schadenregulierung zu verlangsamen

Ein erfolgreiches Design folgt einem einfachen Prinzip. Zuerst laufen automatische Prüfungen. Nur wenn Signale auf Risiko hindeuten, wird die Experience eskaliert. So bleiben Durchlaufquoten für legitime Kunden hoch, während Ermittler für Grenzfälle belastbare Evidenz erhalten. Eine praktische, reibungsarme Blaupause sieht so aus.

1. Beginnen Sie mit einer forensischen Triage für jedes Medium. Testen Sie auf synthetische Generierung und Bearbeitungen und heben Sie verdächtige Bereiche mit einer Heatmap auf Pixelebene hervor, die ein Sachbearbeiter versteht.
2. Führen Sie parallel eine Duplikatprüfung für Bilder durch. Vergleichen Sie mit früheren Schäden und einem Opt-in-Netzwerk mithilfe anonymisierter perzeptueller Fingerabdrücke, nicht mit Rohbildern. Markieren Sie nahezu identische Treffer und zeigen Sie Side-by-Side-Ansichten für eine schnelle menschliche Bestätigung.
3. Eskalieren Sie nur, wenn Signale einen Schwellenwert überschreiten. Starten Sie eine sichere Live-Erfassungssitzung, die die Dreidimensionalität validiert und das Abfotografieren von Bildschirm oder Ausdruck blockiert. Fügen Sie Anleitungen bei, damit ein ehrlicher Anspruchsteller die Aufgabe beim ersten Versuch erfolgreich abschließt.
4. Liefern Sie einen prägnanten Bericht an die Schadenabteilung oder die SIU. Kombinieren Sie die forensischen Ergebnisse, die Duplikatbefunde und das Ergebnis der Live-Erfassung zu einem kompakten Dokument, das archiviert und mit internen Stakeholdern geteilt werden kann.

Dieser Flow ist schnell, weil die meisten Schäden nie über die ersten beiden Schritte hinausgehen. Er ist fair, weil ehrliche Anspruchsteller eine kurze Live-Erfassung auf Anfrage problemlos abschließen können. Er ist auditierbar, weil das System klar dokumentiert, was geprüft wurde und warum ein Fall eskaliert wurde. Wenn Sie einen Überblick über die Medienchecks wollen, die synthetische Bilder in Sach- und Kfz-Schäden erkennen, sehen Sie Vaarhafts Beiträge zu Insurance Use Cases und das Tutorial zum Erkennen von Fake Insurance Claim Images.

Wo Vaarhaft in einen modernen, KI-basierten Stack zur Versicherungsbetrugsprävention passt

Vaarhaft wurde entwickelt, um Authentizitätsprüfungen von Bildern und Dokumenten sowohl entscheidungssicher als auch einfach nutzbar zu machen. Der Fraud Scanner für Bilder und Dokumente verifiziert die Authentizität digitaler Medien in wenigen Sekunden und liefert eine klare, menschenlesbare PDF-Bewertung zusammen mit einer kompakten API-Antwort. Analysten sehen durch eine Heatmap auf Pixelebene, was das Modell sieht, die generierte oder bearbeitete Bereiche markiert. Diese Erklärbarkeit beschleunigt Entscheidungen und hilft SIU-Teams, Ergebnisse intern und extern zu kommunizieren.

Unter der Haube vereint der Fraud Scanner Signale, die für Versicherungsbetrug in der Schadenregulierung zählen, darunter Indikatoren für KI-Generierung in Bildern und Dokumenten, die Erkennung von Bearbeitungen durch KI-Systeme oder gängige Bildbearbeitungssoftware, Metadatenanalysen inklusive Geräte- und Aufnahmehinweisen, wenn vorhanden, die Extraktion von C2PA-Daten, wo verfügbar, Reverse-Image-Search für Bilder, um verdächtige Wiederverwendungen im öffentlichen Web zu finden, sowie einen Duplikatcheck, der wiederholte Einreichungen organisationsübergreifend erkennt, ohne das Originalmedium zu speichern, mit anonymisierten perzeptuellen Fingerabdrücken zum Schutz der Vertraulichkeit. Die Kombination liefert genau dort ein starkes Signal, wo es am meisten zählt, nämlich beim Upload oder wenn eine Datei an einen Schaden angehängt wird.

Wenn ein Fall mehr Sicherheit erfordert, fungiert Vaarhafts SafeCam als kontrollierte Capture-Schicht. Es ist eine Kamera-Web-App, die keinen Download und kein Login erfordert. Schaden-Teams versenden sie per SMS und können auch Erinnerungsnachrichten automatisieren, wenn innerhalb eines definierten Zeitfensters nichts eingeht. SafeCam akzeptiert nur Fotos realer, dreidimensionaler Szenen und stellt ein Authentizitätszertifikat aus, wenn die Verifikation besteht. Versuche, einen Bildschirm zu fotografieren oder einen gedruckten Fake vorzulegen, werden sofort erkannt und blockiert. Das reduziert manuellen Aufwand für Sachbearbeiter und verkürzt die Zeit bis zur fundierten Entscheidung für ehrliche Anspruchsteller.

Die beiden Produkte verstärken sich gegenseitig und adressieren direkt die größte Reibung in der Betrugsprävention: Falschpositive. Wenn der Fraud Scanner einen Upload als verdächtig markiert, lädt SafeCam den Anspruchsteller ein, frische, kontrollierte Evidenz bereitzustellen. Kunden, die in gutem Glauben handeln, können die Anforderung schnell erfüllen, während Betrüger oft aussteigen, wenn sie dasselbe manipulierte oder wiederverwendete Foto nicht unter Verifikation reproduzieren können. Teams berichten, dass dieses Muster die Falschpositivrate gegen nahezu null treibt, weil das System ehrlichen Anspruchstellern einen einfachen Weg bietet, Authentizität ohne langes Hin und Her zu belegen.

Privacy und Compliance sind Kernprinzipien dieses Ansatzes. Vaarhafts Modelle werden in Deutschland entwickelt und in Deutschland gehostet. Alle Medien werden unmittelbar nach der Analyse gelöscht. Der Service ist voll DSGVO-konform und speichert keine Kundendaten und nutzt keine Kundeninhalte für das Modelltraining. Für Teams mit strenger Daten-Governance senken diese Garantien das Risiko und erschließen gleichzeitig die Vorteile KI-gestützter Betrugserkennung.

Wann welcher Hebel zum Einsatz kommt und wie Sie die Wahl begründen

Ein mehrschichtiges Design ermöglicht das richtige Maß an Prüfung zur richtigen Zeit. Nutzen Sie Bildforensik als Always-on-Gatekeeper für jeden Medien-Upload in Schaden und Underwriting. Führen Sie Duplikatprüfungen überall dort aus, wo wiederholter Missbrauch über die Zeit oder über Organisationsgrenzen hinweg wahrscheinlich ist. Starten Sie eine kontrollierte Live-Erfassung, wenn die Evidenz schwach ist, sich die Geschichte ändert oder Risikoscores eine höhere Wahrscheinlichkeit für Manipulations- oder Wiederverwendungsversuche nahelegen.

• Bildforensik ist ideal für subtile Edits und synthetische Bilder, die auf den ersten Blick perfekt wirken. Sie liefert sofortige Einblicke und schafft über den PDF-Bericht einen dauerhaften, auditierbaren Nachweis.
• Duplikaterkennung eignet sich für organisierte oder opportunistische Wiederholungstäter. Sie skaliert gut und offenbart Muster, die kein einzelner Sachbearbeiter über Monate und Versicherer hinweg erkennen kann.
• Live-Erfassung glänzt, wenn Sie Nachweise für Präsenz und Tiefe benötigen. Sie blockiert Bildschirmfotos und Ausdrucke und führt einen ehrlichen Anspruchsteller ohne komplizierte Anweisungen zu einem akzeptablen Ergebnis.

Investieren Sie beim Rollout dieser Hebel in Kommunikation. Kurze, klare Texte in Ihren Portalen und Nachrichten erklären, warum eine Prüfung stattfindet und wie sie abgeschlossen wird. Sprache, die Fairness und schnelle Klärung in den Vordergrund stellt, hält die Kundenzufriedenheit hoch. Die besten KI-basierten Lösungen zur Versicherungsbetrugsprävention sind nicht nur präzise. Sie sind für die vielen Kunden, die alles richtig machen, auch respektvoll, vorhersehbar und transparent.

Schneller Mehrwert mit minimaler Beeinträchtigung

Wenn Ihr Team KI-basierte Lösungen zur Betrugsprävention in der Versicherung vergleicht, fokussieren Sie Ihre Evaluation auf drei Fragen. Liefert das System erklärbare Befunde, denen Nicht-Spezialisten vertrauen? Deckt es Bilder und Dokumente mit gleichbleibend hoher Qualität ab, sodass Sie keine separaten Tools und kein separates Training benötigen? Bietet es einen reibungsarmen Weg, bei realem Risiko zur kontrollierten Erfassung zu eskalieren? Eine Plattform, die diese Punkte erfüllt, reduziert Verluste und verbessert zugleich die Customer Experience, ohne das eine gegen das andere auszuspielen.

Vaarhaft unterstützt Sie dabei, dieses Design in die Praxis zu bringen. Wenn Sie bereit sind, nehmen Sie Kontakt auf, um Ihren konkreten Use Case zu besprechen und die Experience aus Sicht eines Anspruchstellers in einem kurzen Walkthrough zu sehen.