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Über unsJobsKontaktDie Grundeigentümer-Versicherung nutzt VAARHAFTs Bildanalyse-API zur schnellen und automatischen Erkennung gefälschter und manipulierter Schadenbilder mit KI-gestützter Betrugserkennung.
Grundeigentümer-Versicherung VVaG
Hamburg, Deutschland
Die traditionsreiche Grundeigentümer-Versicherung in Hamburg ist einer der zuverlässigen Partner für Immobilienbesitzer in der Hansestadt. Bekannt für maßgeschneiderte Versicherungslösungen bietet sie nicht nur umfassenden Schutz gegen unvorhergesehene Schäden, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Werterhaltung und Sicherheit von Immobilien. Mit einem breiten Portfolio individuell anpassbarer Policen und einem starken Engagement für Servicequalität gewährleistet das Unternehmen eine schnelle und transparente Schadenbearbeitung.
Für die Grundeigentümer-Versicherung (GEV) ist die Erkennung manipulierter oder gefälschter Schadenbilder in Versicherungsansprüchen zu einem zunehmend dringenden Thema geworden. Da die digitale Bildeinreichung in der modernen Schadenbearbeitung zum Standard wird, haben Betrüger neue Möglichkeiten gefunden, das System auszunutzen. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher und leicht zugänglicher KI-basierter Bearbeitungstools können selbst Personen mit minimalen technischen Kenntnissen Bilder überzeugend verändern. Diese dramatische Senkung der Einstiegshürde für Betrug stellt ein erhebliches Risiko dar, sowohl finanziell als auch reputativ, für Versicherungsanbieter wie die GEV.
Traditionell hat das Unternehmen auf die geschulten Augen der Sachbearbeiter vertraut, um verdächtige Bilder zu identifizieren. Dieser manuelle Ansatz reicht jedoch nicht mehr aus. Nicht nur das Volumen der Ansprüche ist gewachsen, sondern die Raffinesse der Bildmanipulation hat ein Niveau erreicht, bei dem eine visuelle Inspektion allein oft versagt. Ohne die Unterstützung spezialisierter Erkennungstools wie VAARHAFT könnten betrügerische Ansprüche unbemerkt bleiben und zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.
Erschwerend kommt hinzu, dass die Häufigkeit bildbasierten Betrugs voraussichtlich zunehmen wird, da es immer einfacher wird, überzeugende Fälschungen zu erstellen. Dies erhöht den Druck auf die GEV, eine effiziente, skalierbare Lösung zu finden, die manipulierte Bilder mit hoher Genauigkeit erkennt und sich nahtlos in ihre automatisierten Schadenbearbeitungssysteme integriert. Die richtige Balance zwischen robuster Betrugserkennung und optimierten Abläufen zu finden, ist daher zu einer zentralen Herausforderung im Kampf des Unternehmens gegen digitalen Versicherungsbetrug geworden.
Um die wachsende Bedrohung durch bildbasierten Versicherungsbetrug proaktiv zu bekämpfen, hat die Grundeigentümer-Versicherung (GEV) mit VAARHAFT in einem gemeinsamen Pilotprojekt zusammengearbeitet, das von September 2024 bis Februar 2025 lief. Die Hauptziele dieser Zusammenarbeit waren die Ermittlung des Anteils manipulierter Bilder in Schadenmeldungen und die Identifikation der am häufigsten betroffenen Versicherungssegmente. Darüber hinaus sollte die Effektivität von VAARHAFTs Bildanalyse-API bei der Identifizierung von Fälschungen bewertet und gleichzeitig eine effiziente und automatisierte Schadenbearbeitung unterstützt werden.
Im Rahmen des Pilotprojekts integrierte die GEV VAARHAFTs Bildanalyse-API direkt in ihre Schadenbearbeitungssysteme. Diese Integration ermöglicht die automatische Überprüfung aller eingereichten Schadenbilder, unabhängig davon, ob sie per E-Mail, Scan oder andere Kanäle eingehen. Innerhalb von Sekunden wird jedes Bild auf Authentizität geprüft, und die Ergebnisse werden direkt im Schadenbericht dargestellt, was dem Schadenteam sofortigen Einblick in die Vertrauenswürdigkeit des Bildes gibt.
Diese Automatisierung optimiert den gesamten Arbeitsablauf erheblich. Anstatt Bilder manuell auf Anzeichen von Manipulation zu untersuchen, erhalten Sachbearbeiter nun einen konsolidierten Schadenbericht, der VAARHAFTs Bewertung zusammen mit anderen relevanten Schadendaten enthält. Dies spart nicht nur erheblich Zeit, sondern reduziert auch das Risiko menschlicher Fehler. Darüber hinaus unterstützt die API alle gängigen Bildformate und gewährleistet eine breite Kompatibilität mit den verschiedenen Medientypen, die typischerweise bei Versicherungsansprüchen eingereicht werden.
Das System fungiert als intelligenter Frühwarnmechanismus. Als potenziell manipuliert gekennzeichnete Bilder können zur weiteren Untersuchung durch Experten eskaliert werden, sodass die Automatisierung die Genauigkeit und Integrität der Betrugserkennung nicht beeinträchtigt. Diese sorgfältige Balance zwischen Geschwindigkeit und Prüfung ermöglicht es der GEV, ein steigendes Volumen an Schadenfällen zu bewältigen, ohne Qualität oder Sorgfalt zu opfern.
Von den 1.168 analysierten Schadenfällen im Analysezeitraum wurden 16 Fälle nachträglich als Betrug bestätigt.
Nur 4,6% der analysierten Schadenfälle wurden fälschlicherweise als Betrug markiert. In allen anderen Fällen war die Lösung sehr präzise und genau.
Das Einsparpotenzial errechnet sich auf Basis von ca. 18.000 analysierten Schadenfällen pro Jahr. Mit tatsächlichen Einsparungen von 6.284 EUR für Betrugsfälle im Analysezeitraum realisierten wir eine Einsparung von mind. 5-10 EUR pro Schadenfall.
Im Analysezeitraum vom 13. Dezember 2024 bis zum 28. Februar 2025 wurden insgesamt 1.168 Versicherungsansprüche mit 3.972 eingereichten Bildern mit VAARHAFTs Bildanalyse-Technologie untersucht. Davon wurden 16 Ansprüche als Betrug durch Bildmanipulation bestätigt, was einer Betrugserkennungsrate von 1,4% entspricht. Die potenziellen finanziellen Einsparungen durch die Identifikation dieser Fälle während der Pilotphase beliefen sich auf 6.284 EUR. Hochgerechnet auf die Gesamtzahl der jährlich bearbeiteten Ansprüche ergibt sich ein geschätztes Einsparpotenzial von mindestens 100.000 EUR pro Jahr durch den fortgesetzten Einsatz von VAARHAFTs Lösung.
Wichtig ist, dass sich das Pilotprojekt ausschließlich auf die Bildanalyse konzentrierte. VAARHAFTs Fähigkeiten gehen jedoch über die reine Bildanalyse hinaus: Das System kann auch Dokumente auf Anzeichen von Manipulation oder Fälschung prüfen. Dies eröffnet die Möglichkeit, zusätzliche Betrugsformen aufzudecken, die derzeit möglicherweise unentdeckt bleiben.
Darüber hinaus bietet die Integration von VAARHAFTs SafeCam eine zusätzliche Möglichkeit zur Reduzierung prozessbezogener Kosten. Mit der Fähigkeit, die als auffällig markierten Schadenbilder im nachgelagerten Schritt mit der gesicherten Kamera-Web-App in Echtzeit zu validieren, verbessert SafeCam nicht nur die Betrugsprävention, sondern optimiert auch den Verifizierungsprozess und trägt so zu einer höheren Gesamteffizienz bei.
Zusammenfassend bestätigen die Ergebnisse des Pilotprojekts nicht nur die technische Effektivität von VAARHAFTs Betrugserkennungsfähigkeiten, sondern unterstreichen auch das Potenzial für erhebliche langfristige Kosteneinsparungen und breitere Anwendungen in der Betrugsprävention über verschiedene Medientypen hinweg.
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