Betrug erkennen, bevor er Schaden anrichtet. KI-basierte Fraud Detection für die Versicherungsbranche.
100% DSGVO-konform
Die KI prüft Schadenbilder, welche über Flixcheck Formulare eingereicht wurden, auf Echtheit und versieht sie final mit einer Betrugswahrscheinlichkeit.
Ein Versicherungskunde möchte einen Schaden geltend machen und übermittelt ein Schadenformular über Flixcheck.
Die KI überprüft die Echtheit der übermittelten Bilder. Dieser Vorgang dauert nur wenige Momente.
Sie erhalten das Ergebnis der Prüfung mit einer Betrugswahrscheinlichkeit. Nun können Sie die Bilder näher untersuchen, wenn nötig.
Verify reduziert den Bedarf, jedes Bild manuell „forensisch“ prüfen zu müssen. Die Sachbearbeitung erhält konsistente Signale (z. B. synthetisch/echt bzw. Deepfake-Score) und kann ihre Zeit auf Klärung, Kommunikation und Entscheidung verwenden statt auf zeitintensive Sichtprüfungen ohne Trennschärfe.
Durch bessere Triage und weniger Leakage sinkt das Risiko unberechtigter Auszahlungen, besonders relevant bei skalierbaren Serien-mustern, bei denen ein einzelnes funktionierendes KI-Muster schnell in viele Varianten übersetzt werden kann.
Statt erst im Nachgang durch Stichproben oder Auffälligkeiten im Prozess zu reagieren, ermöglicht Verify ein frühes Screening direkt beim Eingang von Bildnachweisen. Gerade bei KI-generierten Bildern ist das entscheidend, weil visuelle Plausibilität heute kein verlässliches Kriterium mehr ist.
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Ja. Verify ist in das Ökosystem von Flixcheck eingebunden, um einen volldigitalen und möglichst automatisierten Schadenprozess zu ermöglichen.
Flixcheck Verify ist so ausgelegt, dass Bilddaten vertraulich verarbeitet werden können. Die Prüfung erfolgt automatisiert, ohne menschliche Einsicht in Bildinhalte. Damit unterstützt Verify ein datenschutzfreundliches Betriebsmodell: klare Zweckbindung (Fraud Prevention), minimierte Zugriffe und eine Verarbeitung, die sich in bestehende Datenschutzanforderungen von Versicherern integrieren lässt.
Aktuell ist Verify unseren Enterprise Kunden vorbehalten.
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