KI-Forensik in Versicherungen: FNOL und SIU neu gedacht - Von Pixeln zu Beweisen

Wie wird KI-Forensik die Schadenbearbeitung im kommenden Jahr verändern? Wer in Kfz oder Sach arbeitet, spürt die Antwort bereits bei jedem Upload im Eingang. Britische Schlagzeilen meldeten Betrüger, die Crash-Fotos bearbeiten, um falsche Schäden hinzuzufügen, kombiniert mit gefälschten Reparaturrechnungen. Gleichzeitig veröffentlichen große Versicherer steigende Zahlen zur Betrugserkennung. Das sind keine Randfälle. Sie zeigen, warum Erstschadenmeldung FNOL und Special Investigation Units SIU Bilder und Dokumente als Beweismittel behandeln müssen, nicht als reine Unterlagen (Aviva).

Dieser Beitrag erklärt, wie KI-Forensik FNOL und SIU in der Schadenbearbeitung verändert, von manipulierten Fotos bis zu gefälschten Reparaturrechnungen. Er skizziert die Bedrohungslage, die entscheidenden Prozessverschiebungen und einen praxisnahen Leitfaden für Entscheider. Zudem zeigt er, wo ein forensikorientierter Ansatz natürlich in bestehende Claims-Systeme passt.

Die Bedrohungslage im Schaden: manipulierte Fotos, deepfakes und gefälschte Rechnungen

Betrüger nutzen drei Dynamiken gleichzeitig. Erstens setzt der digitale Masseneingang großes Vertrauen in visuelle Beweise. Zweitens machen Consumer-Tools Shallowfakes und klassische Bildbearbeitungen trivial. Drittens senken generative Modelle die Hürden für erfundene Belege und synthetische Identitäten. In der Kfz-Sparte zeigen aktuelle Berichte bearbeitete Fahrzeugfotos, die mit wenigen Taps Schäden erfinden, teils aus Social Media recycelt und bei mehreren Policen eingereicht. Parallel blähen gefälschte Kostenvoranschläge und manipulierte Rechnungen die Schadenhöhe auf oder beanspruchen Arbeiten, die nie stattgefunden haben.

Das Bild ist nicht nur operativ. Die Regulierung bewegt sich. Der EU AI Act enthält Transparenzpflichten für synthetische und manipulierte Medien in der öffentlichen Kommunikation. Nationale Umsetzungen nehmen Form an, mit Vorschlägen, nicht gekennzeichnete KI-Inhalte zu sanktionieren. Diese Maßnahmen signalisieren eine breite Erwartung, dass Organisationen erkennen und erklären können, ob Medien synthetisch, bearbeitet oder authentisch sind (Reuters).

Wie KI-Forensik FNOL und SIU verändert: vom Upload zum Beweis

Der Shift ist klar. Claims-Organisationen wechseln von reaktiver Sichtprüfung zu forensikorientierter Annahme. Jedes Foto und jedes Dokument bei FNOL wird automatisch auf Manipulationsspuren, Provenienzsignale und Duplikate geprüft. Statt darauf zu hoffen, dass eine Sachbearbeitung seltsame Kanten oder uneinheitliche Schriften bemerkt, liefert KI-Forensik ein deterministisches Signal für die Triage: Freigabe für Dunkelverarbeitung Straight Through Processing, Sekundärprüfung bei Auffälligkeiten und Eskalation an die SIU bei starken Risikomarkern.

Erklärbarkeit ist in der SIU ebenso wichtig. Ein Alert ohne Belege übersteht kein Discovery. Pixelgenaue Heatmaps, die vermutete Edits lokalisieren, kombiniert mit Metadatenanalyse und sauberem Audit-Trail, machen aus einem Flag ein belastbares Ermittlungsartefakt. Provenienzstandards wie C2PA können, wo Geräte und Plattformen sie unterstützen, signierten Kontext zu Erstellung und Bearbeitung liefern, doch die Verbreitung ist uneinheitlich. Führungsteams sollten eine hybride Welt planen, in der Provenienzdaten mächtig sind, wenn vorhanden, jedoch nicht flächendeckend vorausgesetzt werden können.

Auch außerhalb der EU steigt der Druck. In den USA hat die Federal Trade Commission Regeln gegen KI-gestützte Imitation vorangetrieben und deepfake-Risiken in Verbraucherinteraktionen hervorgehoben. Schadenorganisationen liegen im selben Content-Strom und profitieren von derselben Disziplin bei Offenlegung, Dokumentation und auditierbaren Kontrollen (FTC).

Praxisleitfaden für Entscheider

Entscheider können mit wenigen gezielten Schritten Tempo aufnehmen. Ziel ist simpel. Behandeln Sie Bilder und Dokumente ab dem ersten Upload wie digitale Beweise, nicht erst, wenn etwas komisch wirkt. Die folgenden Maßnahmen sind bei klaren Verantwortlichkeiten und Metriken innerhalb eines Quartals umsetzbar.

• Automatisches forensisches Screening bei FNOL für jeden Mediaupload einführen. Priorisieren Sie Checks, die manipulierte Fotos, recycelte Bilder und gefälschte Reparaturrechnungen direkt am Eintritt erkennen.
• Vertrauenswürdige Erfassung für höheres Risiko etablieren. Bei Verdacht eine sichere Neuerfassung verlangen, die eine echte dreidimensionale Szene verifiziert statt eines Bildschirmfotos oder Ausdrucks. Das senkt False Positives und schreckt Wiederholungstäter ab.
• Dokumentenforensik stärken. Bildbasierte Analyse von Rechnungen und Kostenvoranschlägen mit OCR-gestützten Cross-Checks zu Datum, Anbieter und Gesamtsumme kombinieren. Duplikat- und Near-Duplicate-Erkennung über Portfolios hinweg ergänzen, um Wiederverwendung aufzuspüren.
• Die Ermittlungsakte fortlaufend aufbauen. Einen menschenlesbaren Bericht mit lokalisierten Beweisen, Metadatenbefunden und klarer Beweismittelkette sichern, damit die SIU Arbeit nicht unter Zeitdruck reproduzieren muss.
• Früh an Provenienzstandards ausrichten. Wo verfügbar, Content Credentials lesen und verifizieren. Teams schulen, dass fehlende Credentials kein Betrugsbeweis sind. Für einen kompakten Überblick, was C2PA kann und nicht kann, siehe unsere Analyse C2PA unter der Lupe.

Bei Anbieterauswahl oder Pilot hilft eine kurze Checkliste. Diese Anforderungen passen zu regulatorischen Erwartungen und operativen Realitäten in der Schadenbearbeitung:

• Datenresidenz und Privacy by Design. DSGVO-konforme Sicherungen, kein Model-Training auf Kundendaten und sofortiges Löschen der Medien nach der Analyse.
• Beweisqualität. Pixelgenaue Lokalisierung und ein auditfähiger PDF-Bericht, den SIU und Rechtsabteilung verwenden können.
• Latenz und Skalierung. Einstellige Sekunden pro Analyse, um Dunkelverarbeitung auch in Peak-Events zu stützen.
• Standards-Fitness. Fähigkeit, C2PA Content Credentials zu lesen, wo vorhanden, und Abwesenheit klar zu signalisieren, ohne falsche Sicherheit.
• Einfache Integration. Eine REST-API mit Antwort, die sich leicht in bestehende Claims- und Content-Management-Systeme einfügt.

Vaarhaft: eine forensikorientierte Plattform unterstützt diesen Wandel

Intake, dann mit vertrauenswürdiger Erfassung verifizieren

Ein pragmatisches Muster lautet: alles screenen, nur das Verdächtige verifizieren. Löst ein Upload Auffälligkeiten aus, fordern Sie eine sichere Neuerfassung an, die eine reale Szene verifiziert und Bildschirmfotos oder Ausdrucke blockiert. So bleiben ehrliche Kundinnen und Kunden im Fluss, während Täter abgeschreckt werden. Für Teams, die dieses Muster testen, vermeidet eine browserbasierte Erfassungs-App mit mehrstufiger Verifikation Appdownloads und erhält die User Experience. Mehr über unsere SafeCam hier.

Erklärbare Beweise für die SIU

SIU-Erfolge hängen von der Beweisqualität ab. Eine schnelle, erklärbare Analyse, die Edits pixelgenau lokalisiert, Metadaten prüft, Provenienzsignale sichtbar macht und Duplikate flaggt, verwandelt einen Roh-Upload in ein ermittlungsreifes Artefakt. Bei Rechnungen oder Kostenvoranschlägen deckt die Kombination aus Dokumentenbild-Forensik und Inhaltsprüfungen gefälschte Briefköpfe, manipulierte Summen und recycelte Templates auf. Wie sich das in bestehende Claim-Tools einfügt, zeigt der Fraud Scanner für Bilder und Dokumente.

Impulse und Zukunftsszenarien für Vorstände und Risikoausschüsse

• Labeling allein stoppt keinen Schadenbetrug. Provenienz hilft, wenn vorhanden, doch Angreifer umgehen sie. Bereiten Sie sich auf eine gemischte Umgebung aus gelabelten, ungelabelten und bereinigten Medien vor.
• Vertrauenswürdige Erfassung verlagert Betrug nach vorn. Wenn verdächtige Schäden Szenen verifiziert neu erfassen müssen, erreichen viele Shallowfakes nie die Regulierung.
• Regulierung macht Provenienz zum Pflichtprogramm. EU-Vorgaben und nationale Gesetze bewegen sich in Richtung Offenlegung und Kennzeichnung synthetischer Medien in öffentlichen Kontexten. Claims-Teams werden diese Erwartungen in Audits und Verfahren erben.

Zwei Szenarien sind plausibel. Im optimistischen Fall senken geprüfte forensische Checks beim Upload und selektive vertrauenswürdige Neuerfassung einfache Manipulationen in der Breite. Sachbearbeitungen verbringen mehr Zeit mit echter Komplexität und weniger mit offensichtlichen Spoofs. Gerichte werden mit pixelgenauen Beweisen und Provenienzprotokollen vertrauter, was Streitzyklen verkürzt.

Im adversen Fall eskalieren Täter mit Antiforensik und plattformübergreiftem Recycling. Das erhöht den Wert von Benchmarks wie OpenMFC und zwingt Teams, Detektoren kontinuierlich gegen neue Modellfamilien und Bearbeitungspipelines zu testen. Die erfolgreichsten Organisationen behandeln KI-Forensik als lebende Kontrolle, nicht als einmalige Beschaffung.

Fazit

Wie KI-Forensik FNOL und SIU in der Schadenbearbeitung verändert, von manipulierten Fotos bis zu gefälschten Reparaturrechnungen, ist keine Theorie. Es ist die tägliche Realität digitaler Claims. Die besten Programme kombinieren automatisches forensisches Screening beim Upload, selektive vertrauenswürdige Neuerfassung bei erhöhtem Risiko und ermittlungstaugliches Reporting, das einer Prüfung standhält. Wenn Sie die nächsten Schritte planen, zeigen wir, wie unsere forensikorientierten Tools in Ihren Intake und die SIU-Workflows passen. Sehen Sie in Ihrer Umgebung, wie die forensischen Prüfungen von Vaarhaft und die verifizierte Neuerfassung sich nahtlos in Ihre Schaden- und Kostenprozesse integrieren. Vereinbaren Sie ein kurzes Gespräch mit unseren Expertinnen und Experten hier.