Jenseits des Double Dip: Ein Leitfaden zur Erkennung mehrfach genutzter Schadenfotos

Die Fähigkeit, Betrug mit duplizierten Schadenfotos zu verhindern, hat sich von einer operativen Nebensache zu einem Risiko auf Vorstandsebene entwickelt. Wenn ein einzelnes Smartphone-Foto bereits eine fünfstellige Auszahlung auslösen kann, haben Betrüger jedes Motiv, Bilder von Schäden zu recyceln, zu retuschieren oder komplett zu fälschen. Schadenteams, Sonderermittler und Innovationsmanager sehen sich heute einer Welle von Shallowfakes sowie near-duplicate Versicherungsbildern gegenüber, die herkömmlichen Kontrollen entgehen. Dieses Playbook zeigt, warum das Problem eskaliert, wie moderne Bildforensik funktioniert und an welcher Stelle modulare Tools wie Vaarhaft Fraud Scanner und SafeCam einen messbaren Vorsprung liefern.

Ein Weckruf aus der Praxis

Im Mai 2024 deckten britische Versicherer ein in sozialen Medien veröffentlichtes Transporter-Foto auf, das digital „aufgebrochen“ und für einen fingierten Kfz-Schaden eingereicht worden war. Allianz UK meldete einen Anstieg um 300 Prozent im Jahresvergleich bei Fällen mit manipulierten oder wiederverwendeten Bildern und warnte, dass Shallowfakes sich rasch zum nächsten großen Branchentrick entwickeln (The Guardian). Obwohl sich der Vorfall auf der anderen Seite des Atlantiks ereignete, beobachten US-Gesellschaften dieselbe Taktik in Auto-, Sach- und Transportsparten. Die Leichtigkeit, mit der Fotos kopiert, beschnitten oder farblich verändert werden können, sorgt dafür, dass mehrfach genutzte Schadensbilder selten an einer Länder- oder Spartegrenze Halt machen.

Warum doppelte Fotos traditionellen Checks entkommen

Ein moderner Schadenprozess ermutigt Versicherte, Bilder bereits bei der Schadenmeldung hochzuladen. Straight-Through-Processing automatisiert anschließend die Entschädigungsentscheidung binnen Minuten. Diese Geschwindigkeit begeistert ehrliche Kunden, entfernt jedoch gleichzeitig das menschliche Auge, das fragen könnte, ob ein Kratzer am Kotflügel verdächtig vertraut aussieht. Eine herkömmliche Reverse-Image-Search erfordert manuelle Schritte und kann Einreichungen über mehrere Gesellschaften hinweg nicht vergleichen. Datenschutzvorgaben erschweren zudem die Langzeitspeicherung von Bildern, sodass Duplikate in Schadenbildern, die Monate später erneut auftauchen, leichter unentdeckt bleiben.

So läuft ein Recycling-Foto-Schema ab

Exakte Duplikate: Betrüger reichen dieselbe JPEG-Datei bei mehreren Versicherern unter unterschiedlichen Policen ein.
Near-Duplicates: Bilder werden beschnitten, gespiegelt oder komprimiert, sodass konventionelles Hashing sie nicht mehr abgleicht.
Kanalübergreifende Beschaffung: Fotos aus Schrottplatz-Anzeigen oder Stock-Archiven erscheinen als frischer Schadennachweis.
Interner Missbrauch: Ein Gutachter nutzte dasselbe Dachschaden-Bild in 170 Akten und verursachte so über eine Million Dollar Schaden, bevor der Betrug aufflog (Carrier Management).

Kundenwirkung und regulatorischer Druck

Jedes unentdeckte wiederverwendete Foto treibt Schadenquoten und Prämien nach oben. Das kalifornische Versicherungsministerium unterstützt inzwischen Assembly Bill 75, die Gesellschaften verpflichtet, den Einsatz von Luftbildern offenzulegen und Kunden Zugang zu allen Fotos zu gewähren, die den Versicherungsschutz beeinflussen (insurance.ca.gov). Datenschutzorientierte Gesetzgebung signalisiert, dass Speicherung ohne Einwilligung ebenso unzulässig ist wie das Vertrauen auf ungeprüfte Bilder. Versicherer brauchen deshalb Transparenz und Präzision zugleich, was den Einsatz von Lösungen untermauert, die near-duplicate Versicherungsbilder finden, ohne Rohdaten zu behalten.

Wie Bildforensik mehrfach genutzte Schadensbilder stoppt

KI-gestütztes Fingerprinting wandelt jedes eingehende Bild in einen kompakten mathematischen Vektor um. Anders als pixelgenaue Hashes überstehen wahrnehmungsbasierte Fingerabdrücke Größenänderungen oder leichte Bearbeitungen und ermöglichen so das Erkennen wiederverwendeter Schadenfotos in Echtzeit. Überschreitet ein Verdächtigkeitswert den definierten Schwellenwert, wird die Akte an einen Sachbearbeiter oder SIU-Analysten geleitet. Bleibt die Authentizität unklar, lädt SafeCam den Kunden ein, Live-Bilder neu aufzunehmen.

Technologieschichten, die jede Gesellschaft prüfen sollte

• Perceptual Hashing für schnelle Suche über Milliarden Fingerprints bei gleichzeitiger Einhaltung der DSGVO.
• Konsortialabgleich über mehrere Versicherer hinweg, der Daten privat hält und Duplikate meldet, die bei einem anderen Anbieter eingereicht wurden.
• Metadaten- und C2PA-Validierung, um manipulierte Zeitstempel, veränderte Sensor-IDs oder synthetische Provenienzen aufzudecken.
• Pixelgenaue Heatmaps, die geklonte oder weichgezeichnete Bereiche hervorheben und so Bildwiederholungen aufspüren.

Duplicate-Checks einbetten ohne Reibung

Während der ersten Schadenmeldung ruft das Portal im Hintergrund das Duplicate-Check-Modul von Fraud Scanner auf. Die meisten Bilder passieren lautlos. Meldet das Modul eine Übereinstimmung, stoppt das Straight-Through-Processing. Der Kunde erhält einen SafeCam-Link, um die Fotos in jedem Browser neu aufzunehmen. Die frische, verifizierte Aufnahme trifft ein, und der Sachbearbeiter zahlt mit Gewissheit aus. Der Betrüger hingegen ignoriert die Anfrage oder liefert ein neues Bild, das den Ähnlichkeitstest nicht besteht, sodass eine frühe Ablehnung erfolgt, bevor Kosten steigen.

Der Weg nach vorn

Generative KI erzeugt bereits komplette Schadensszenen; morgen könnte der Betrüger synthetische Pixel mit echten mischen, was die Grenze zwischen Duplikat und Deepfake weiter verwischt. Regulierer werden Transparenzvorschriften wohl von Luftbildern auf vom Kunden gelieferte Fotos ausweiten, und Gesellschaften, die sich allein auf manuelle Prüfung verlassen, sehen sich steigender Leakage- und Compliance-Risiken gegenüber.

Weitere Manipulationsmerkmale jenseits von Duplicate-Mustern erläutert Vaarhaft im Beitrag The Retouched Risk: How Digital Fraud Threatens Underwriting. Wer speziell im Versicherungskontext tiefer einsteigen möchte, findet praxisnahe Schritte zum Erkennen wiederverwendeter Schadenfotos in Detect Fake Insurance Claim Images.

Nächste Schritte

Betrug mit duplizierten Schadenfotos zu verhindern erfordert keine vollständige Systemerneuerung. Eine modulare Implementierung von Fraud Scanner ermöglicht nahezu sofortiges Screening, und SafeCam bietet eine elegante Rückfallebene, wenn die Echtheit unsicher bleibt. Erfahren Sie in einer kurzen Demo mit unseren Fraud-Spezialisten, wie sich diese Tools in bestehende Workflows integrieren lassen und wie die Trefferquoten im Vergleich zu Ihren aktuellen Werten ausfallen, oder stöbern Sie weiter in den Ressourcen auf unserer Website.