KI zur Betrugserkennung bei Versicherungsansprüchen: Ein 2025-Handbuch für authentische Bildanalyse

Generative Imaging Tools sind vom netten Gimmick zum echten finanziellen Risiko geworden. Im April 2025 warnte Swansea Bay News, dass Versicherungsnehmer, die KI-veränderte Fotos von Autoschäden einreichen, mit Freiheitsstrafen von bis zu zehn Jahren rechnen müssen. Für Versicherer, die KI zur Betrugserkennung bei Versicherungsansprüchen einsetzen, ist das ein klares Signal, dass visuelle Täuschung mittlerweile strafrechtlich verfolgt wird und eine erhebliche Gefahrenquelle darstellt.

Versicherer spüren die Auswirkungen bereits in ihren Schadensquoten. Allianz meldete zwischen den Policenjahren 2021/22 und 2022/23 einen Anstieg manipulierter Fahrzeugbilder um 300 Prozent, wobei The Guardian den gleichen Trend für sogenannte Shallowfakes bestätigte, die mit alltäglichen Editing-Apps erstellt werden. Wenn manipulierte Pixel zu Schadenzahlungen führen, untergräbt jeder unentdeckte Betrugsprozentpunkt die Combined Ratio und das Vertrauen der Kundschaft.

Digitale Fälschungen erreichen 2025 das Schadenteam

Der klassische Workflow in Sach- und Haftpflichtversicherungen wurde für authentische Fotos und PDFs entwickelt. Heute kann ein Anspruchsteller innerhalb von 30 Sekunden eine plausible Hagelschadenserie generieren, die Metadaten entfernen und die Datei bequem von der Couch hochladen. Schadenteams erkennen die Gefahr, verlassen sich jedoch häufig noch auf manuelle Stichproben. Dadurch entstehen drei Lücken:

1. Skalierung: Menschliche Prüfer können nicht zehntausende Bilder pro Tag sichten.
2. Subtilität: Leichte Bearbeitungen und KI-Upscaling entgehen der visuellen Kontrolle.
3. Geschwindigkeit: Verzögerungen erhöhen die Entschädigungskosten und die Kundenabwanderung.

KI-gestützte Image-Integrity-Analysen schließen diese Lücken. Speziell trainierte Modelle untersuchen Kompressionsartefakte, Lichtunregelmäßigkeiten, GAN-Fingerabdrücke und Schichteninkonsistenzen in Dokumenten. Das Ergebnis ist ein Vertrauensscore plus eine visuelle Heatmap, die zeigt, wo Manipulation stattgefunden hat, und so eine faire Auszahlung oder die Weiterleitung an die Special Investigations Unit (SIU) unterstützt.

Die regulatorische Perspektive wird schärfer

Aufsichtsbehörden erwarten inzwischen erklärbare Automatisierung statt Black Boxes. Am 15. Mai 2025 startete die Europäische Aufsichtsbehörde für das Versicherungswesen und die betriebliche Altersversorgung eine sektorweite Umfrage zur Nutzung und Governance von generativer KI sowie von künstlicher Intelligenz zur Betrugserkennung bei Versicherungsschäden. Der Fragebogen hebt Data Governance, menschliche Aufsicht und Aufbewahrungspflichten als Mindestanforderungen hervor und signalisiert, dass Versicherer sowohl die Entscheidung als auch die zugrunde liegenden Beweise dokumentieren müssen (EIOPA survey). Fortschrittliche Anbieter kombinieren deshalb Cloud-Security mit transparentem KI-Tooling. Authentizitätsprüfungen laufen in EU-Rechenzentren, sind GDPR-konform und speichern keine Schadenmedien nach Abschluss der Analyse, was die Ziele Cyberresilienz und Verbraucherschutz gleichermaßen erfüllt.

Jenseits von Automatisierung, Governance und Kundenvertrauen

Erfahrungen aus anderen Digital-Identity-Domänen zeigen, dass Transparenz die Akzeptanz erhöht. Das gilt ebenso für Anspruchsteller. Ein PDF-Bericht, der verdächtige Bereiche hervorhebt, beruhigt ehrliche Kundinnen und Kunden und ermöglicht Sachbearbeitern eine schnellere Fallabwicklung. Er beantwortet auch Auditoren die Frage, wie Entscheidungen zustande kamen. Die Verknüpfung des Authentizitäts-Outputs mit einer Fraud-Detection-API unterstützt Versicherer dabei, kommende regulatorische Anforderungen an Risikomanagement und Logging zu erfüllen. Wenn forensische Modelle in der Cloud laufen und Bilder unmittelbar nach der Verarbeitung gelöscht werden, werden sensible Inhalte niemals zu Trainingsdaten und entsprechen so den Datenschutzerwartungen europäischer Aufsichtsbehörden und Versicherter.

Wohin geht die Reise: eine Zero-Fraud-Kultur verankern

Der Kampf der Versicherungsbranche gegen Deepfakes ist nicht nur ein Technologierennen, sondern ein Wandel von reaktiver Ermittlung hin zu proaktiver Prävention. Cross-funktionale Teams aus Schaden, IT, SIU und Compliance können gemeinsame KPIs wie die Reduktion manueller Weiterleitungen oder die Steigerung der Dunkelverarbeitung definieren, um Fortschritte messbar zu machen. Interne Erfolgsgeschichten zu veröffentlichen normalisiert den Einsatz von KI-basierter Betrugserkennung bei Versicherungsansprüchen und hält Mitarbeitende engagiert.

Der Weg zu vertrauenswürdiger Automatisierung beginnt mit authentischen Pixeln. KI zur Betrugserkennung bei Versicherungsansprüchen liefert dabei den entscheidenden Baustein. Um zu erfahren, wie Vaarhaft Fraud Scanner und SafeCam sich in ein bestehendes First-Notice-of-Loss- oder E-Claims-Portal integrieren lassen, buchen Sie eine Live-Demo mit unseren Spezialisten.