KI generiert falsche Dokumente: Was gefälscht wird und wie Sie es stoppen

Kann ein einziger KI-Prompt Ihrem Unternehmen sechsstellige Summen kosten? In einem viel beachteten Fall überwies eine Finanzabteilung Millionen nach einem überzeugenden Deepfake-Videoanruf (Financial Times). Diese Schlagzeile war ein Weckruf für jedes Backoffice und jedes Risk-Team, das Screenshots und PDFs noch unkritisch vertraut. Dieselben Technologien, die lebensechte Gesichter erzeugen, generieren heute ebenso glaubwürdige Dokumente. Dieser Beitrag beantwortet die praktische Frage, die sich Compliance, HR und Beschaffung jede Woche stellen: Welche Dokumente lassen sich mit generativer KI fälschen, wie entstehen solche Fakes so leicht und wie integrieren Unternehmen eine effiziente Dokumentenbetrugserkennung in digitale Prozesse, ohne das Geschäft zu verlangsamen.

Welche Dokumente lassen sich mit generativer KI fälschen?

Nach Branche

• HR und Business: Krankmeldungen und ärztliche Atteste, Urlaubsgenehmigungen, Diplome und Zertifikate, Berufslizenzen, Qualitätszertifikate, Frachtbriefe, Beschaffungsformulare, Rechnungen und Lieferscheine.
• Banken und Finanzwesen: Einkommensnachweise und Lohnabrechnungen, Mietverträge, Arbeitsverträge, Kontoauszüge, Adressnachweise und Beschäftigungsnachweise.
• Versicherungen: Rechnungen, Kostenvoranschläge, medizinische Rechnungen und beigefügte Belegfotos in Schadenmeldungen.
• E-Commerce und Beschaffung: Rechnungen, Auftragsbestätigungen, Lieferscheine und Unterlagen fürs Lieferanten-Onboarding.

Warum diese Dokumente attraktive Ziele sind

Betrüger bevorzugen Dokumente, die Geldflüsse oder Zugriffe auslösen. Eine einzige aktualisierte Rechnung kann eine Zahlung umleiten. Eine gefälschte Lohnabrechnung kann einen Kredit oder eine Wohnung freischalten. Eine manipulierte Krankmeldung besteht HR-Prüfungen. Generative KI senkt den Aufwand und erhöht die Glaubwürdigkeit, deshalb steigen Rechnungsbetrug und synthetische Identitäten kanalübergreifend.

Wie werden Dokumente gefälscht? Tools und typische Betrugsworkflows

Die gängige Toolchain

Moderne Fälschung wirkt wie ein einfacher Kreativ-Workflow. Große Sprachmodelle (LLMs) entwerfen den Inhalt eines Arbeitsvertrags oder die Positionen einer Rechnung. Bildgeneratoren und Editoren erstellen oder verändern Seitenlayout, Briefköpfe, Unterschriften und Stempel. Öffentlich diskutierte Tools wie NanoBanana, Adobe Firefly und OpenAI Image APIs machen dies auch für Nicht-Profis zugänglich. Das Ergebnis ist ein aufgeräumtes PDF oder PNG, das dem schnellen menschlichen Blick standhält. Angreifer entfernen oder fälschen häufig Metadaten, um Bearbeitungsspuren zu verbergen, und sie verwenden Logos aus dem Web in überzeugender Auflösung.

Typische Angriffsmuster

Rechnungsbetrug ist das sichtbarste Muster. Der Angreifer klont eine bekannte Lieferantenvorlage, ändert Bankdaten und sendet das PDF in einem gekaperten E-Mail-Thread. In HR wird eine gefälschte Krankmeldung oder ein ärztliches Attest aus einer Standardvorlage mit Krankenhauslogos und einer generierten Unterschrift zusammengesetzt. In Kreditvergabe und Mieterscreening stützen gefälschte Lohnabrechnungen und Kontoauszüge eine synthetische Identität, die mehrere Branchenberichte als schnell wachsendes Risiko einstufen (TransUnion).

Faktoren, die die Erfolgsquote erhöhen

Betrüger kombinieren Dokumentenfälschung mit Kanaltricks. Sie spoofen Domains, um die Fälschung in einem glaubwürdigen Verlauf zuzustellen. Sie betten QR-Codes oder klickbare Zahlungshinweise ein, die auf angreiferkontrollierte Portale verweisen. Sie balancieren Schriftarten und Laufweiten, um echte Vorlagen zu treffen, und justieren Kompressionsstufen, um Büro-Scanner zu imitieren. Das Ziel ist simpel: normal wirken und manuelle Kontrollen umgehen.

Wie Unternehmen gefälschte Dokumente erkennen und Betrug stoppen

Automatisierte Medienanalyse in Ihren Workflows

Der schnellste Hebel ist das Scannen von Bildern und Dokumenten beim Upload. Effektive Pipelines erkennen KI-Generierung, markieren Bearbeitungsspuren gängiger Tools, analysieren Metadaten, extrahieren und validieren C2PA Content Credentials, führen Reverse-Image-Suche für wiederverwendete Assets durch und prüfen Duplikate über Einreichungen hinweg. Diese Schritte der Dokumentenbetrugserkennung helfen, falsche Krankmeldungen, falsche Einkommensnachweise, gefälschte Mietverträge und gefälschte Arbeitsverträge vor Payment, Onboarding oder AP zu stoppen. Wenn die Evidenz nicht eindeutig ist, triggern Sie eine kontrollierte erneute Erfassung statt auf langsame manuelle Prüfung zu eskalieren.

Zwei Bausteine funktionieren in der Praxis besonders gut. Erstens ein forensischer Analyzer, der einen klaren, auditfähigen Report für SIU und Compliance-Teams liefert. Zweitens ein sicherer Capture-Flow, der nur Fotos realer dreidimensionaler Szenen akzeptiert und das Abfotografieren von Bildschirmen blockiert. Wenn Sie sehen möchten, wie das in einem produktionsreifen Workflow aussieht, erkunden Sie Vaarhafts Fraud Scanner zur Dokumentenanalyse und den webbasierten SafeCam Re-Capture-Schritt, der per SMS ohne App-Download bereitgestellt wird.

Prozess- und Organisationskontrollen

Technologie muss in tragfähige Prozesse eingebettet sein. Verlangen Sie Out-of-Band-Verifizierung bei Änderungen von Zahlungsdaten. Erzwingen Sie das Vier-Augen-Prinzip für Auszahlungen mit hohem Risiko. Validieren Sie bei Einstellungen und Lizenzen Diplome direkt bei den ausstellenden Registern und schulen Sie Recruiter auf Hinweise veränderter Zeugnisse. Trennen Sie Aufgaben zwischen Lieferanten-Onboarding und Zahlungsfreigabe. Pflegen Sie Richtlinien zur Dokumentenaufbewahrung und zum Hashing, um wiederholte Einreichungen derselben Bilddatei oder desselben PDFs unter unterschiedlichen Aktenzeichen zu erkennen.

Rechtliche und Audit-Bereitschaft

Aufsichtsbehörden erwarten zunehmend Nachweise zur Herkunft. Der EU AI Act signalisiert mehr Transparenzpflichten für bestimmte KI-Nutzungen und stärkere Aufsicht über täuschende Praktiken. Richten Sie die Beweissammlung auf diese Erwartungen aus. Bewahren Sie Protokolle der Checks auf, speichern Sie signierte Provenance, wo verfügbar, und halten Sie auditfähige Reports zu jeder Entscheidung bereit. Für einen tieferen Blick auf Provenance lesen Sie unsere Analyse des Standards und seiner Grenzen in der Praxis.

Von der Erkennung zum Vertrauen als Standard

Generative Modelle werden besser. Das bedeutet nicht, dass Unternehmen höhere Verluste akzeptieren müssen. Das Muster ist einfach: früh erkennen, bei Zweifel erneut erfassen und Entscheidungen nachvollziehbar halten. Teams, die eine mehrschichtige Dokumentenbetrugserkennung einführen, stoppen falsche Krankmeldungen, falsche Einkommensnachweise und gefälschte Rechnungen, ohne legitime Nutzer auszubremsen. Wenn Sie sehen möchten, wie Pixel-Evidenz, Metadatenprüfungen und Provenance-Extraktion in Ihren HR-, AP-, Claims- oder Onboarding-Flow passen, lesen Sie unsere Aufschlüsselung zu KI-generiertem Dokumentenbetrug und wie Sie Upload-Schritte mit praxisnahen Kontrollen absichern. Unser Team führt Sie gern durch eine Live-Analyse und teilt Beispielreports, damit Sie den Ansatz in Ihrer Umgebung bewerten können.