Versicherungsbetrug: Die Industrialisierung falscher Schadensfälle durch KI

Versicherungsbetrug: die Industrialisierung falscher Schadensfälle durch KI

Was wirklich passiert, wenn ein Versicherter Fotos sendet

Ein Versicherter übermittelt drei Fotos seines beschädigten Fahrzeugs über die mobile App seines Versicherers. Eingedrückte Stoßstange, Lackabplatzer, stimmiger Aufnahmewinkel. Der Vorgang geht in den automatisierten Prozess. Die Auszahlung wird in wenigen Minuten genehmigt.

Problem: Die Schäden wurden digital hinzugefügt. Das Fahrzeug hatte nie den geringsten Schaden.

Dieses Szenario ist keine Arbeitshypothese. Es ist eine dokumentierte Realität, ermöglicht durch Werkzeuge, die für jeden mit einem Smartphone zugänglich sind.

Das tatsächliche Ausmaß des Problems

Was die Zahlen zeigen

Im Durchschnitt enthalten fast 10 % der gemeldeten Schäden in der Schadenversicherung betrügerische Elemente. [Shift Technology — Insurance Perspectives: The Fraudulent Image Analysis Edition (2024)]

In Frankreich wurden 2024 902 Millionen Euro Versicherungsbetrug festgestellt. [Agence de Lutte contre la Fraude à l'Assurance (ALFA) — Rapport annuel fraude à l'assurance (2024)]

Davon entfallen 656 Millionen Euro auf den Zweig IARD — Feuer, Unfälle, Diverse Risiken — der hauptsächlich mit Sachschäden verbunden ist. [ALFA — Données sectorielles fraude à l'assurance (2024)]

Diese Zahlen erfassen nur den entdeckten Betrug. Die tatsächlichen Verluste liegen strukturell höher.

Warum Versicherungen ein bevorzugtes Ziel sind

Drei Faktoren begünstigen den visuellen Betrug:

Die Automatisierung von Entscheidungen beschleunigt die Abläufe, ohne die Kontrollen zu stärken. Viele Versicherer haben das Straight-Through Processing (STP)Automatisierter Prozess, der einen Vorgang end-to-end ohne menschliches Eingreifen abwickelt, von der Meldung bis zur Zahlung. eingeführt, um Durchlaufzeiten und Verwaltungskosten zu senken. Ergebnis: Ein manipuliertes Bild kann alle Filter passieren, ohne dass ein menschliches Auge es prüft.

Fälschungswerkzeuge sind inzwischen für die breite Öffentlichkeit zugänglich. Smartphone-Apps ermöglichen es, realistische Schäden zu einem Foto hinzuzufügen, eine Umgebung zu verändern oder nicht vorhandene visuelle Elemente einzufügen. Einige integrieren deepfakeVisueller oder auditiver Inhalt, der durch künstliche Intelligenz erzeugt oder verändert wird, um eine Realität zu imitieren, die nicht existiert.. Visueller Betrug ist damit ohne besondere technische Kenntnisse industrialisierbar geworden.

Organisierte Betrugsnetzwerke verwenden dieselben Bilder wieder. Ein Foto eines echten Schadens kann gleichzeitig in mehreren Fällen auftauchen, eingereicht von verschiedenen Personen bei verschiedenen Versicherern. Einige Analyse-Datenbanken verzeichnen bereits mehr als 150 Millionen geprüfte Fotos, um diese Wiederverwendungen zu identifizieren. [Verisk — Digital Media Forensics (2024)]

Warum die aktuellen Kontrollen nicht mehr ausreichen

Versicherungsunternehmen stützen sich immer noch vor allem auf zwei Mechanismen: menschliche Prüfung und klassische Dokumentenverarbeitungstools.

Diese beiden Ansätze teilen dieselbe grundlegende Grenze.

Ein Schadenssachbearbeiter, der Hunderte von Fällen pro Tag prüft, kann Manipulationen, die mit bloßem Auge unsichtbar sind, nicht erkennen. Visuelle Ermüdung ist kein menschliches Versagen — sie ist eine unvermeidbare physiologische Einschränkung.

Werkzeuge wie die OCRTechnologie, die automatisch Text aus einem Bild oder einem gescannten Dokument extrahiert. oder Dokumentenmanagementsysteme lesen den Inhalt eines Bildes. Sie prüfen nicht seine Authentizität. Das sind zwei grundverschiedene Vorgänge.

Rechtlicher und Compliance-Rahmen: worauf es ankommt

Die rechtlichen Folgen eines gefälschten Dokuments hängen stets von den konkreten Umständen, dem betroffenen Sektor, der rechtlichen Einordnung und der zuständigen Gerichtsbarkeit ab. In der Praxis ist für Organisationen vor allem entscheidend, einen verhältnismäßigen, nachvollziehbaren und dokumentierten Prüfprozess nachweisen zu können, mit menschlicher Überprüfung immer dann, wenn eine Entscheidung erhebliche Auswirkungen haben kann.

Die hier beschriebenen Kontrollen sind deshalb als Maßnahmen des Risikomanagements, der Compliance und der Beweissicherung zu verstehen. Jede endgültige Sperrung, Meldung, vertragliche Sanktion oder gerichtliche Maßnahme sollte weiterhin von den zuständigen Rechts- oder Compliance-Teams validiert werden.

Häufig gestellte Fragen

Funktioniert das System mit Bildern von Smartphones?

Ja. Die Engine analysiert Bilder von Smartphones, Digitalkameras oder Messaging-Apps in allen gängigen Formaten. Komprimierte oder verkleinerte Bilder bleiben analysierbar. Ziel ist es, die technischen Spuren zu identifizieren, die durch Manipulationsvorgänge entstehen.

Worin liegt der Unterschied zu einem klassischen OCR- oder Dokumententool?

Ein OCRTechnologie, die ein Bild oder ein Dokument in für ein Informationssystem nutzbaren Text umwandelt.-Tool oder ein Dokumentenmanagementsystem extrahiert den Inhalt eines Bildes. Es prüft nicht dessen Authentizität. DeepForgery analysiert die technische Struktur der Datei, um nachträgliche Änderungen zu erkennen. Das sind komplementäre Funktionen, keine Ersatzfunktionen.

Stört die Integration bestehende Systeme?

Nein. Die Analyse integriert sich in bestehende Schadenbearbeitungsflüsse. Bilder werden bei Eingang automatisch analysiert. Es sind keine Änderungen der Geschäftsprozesse erforderlich.

Was Ihre Teams konkret gewinnen

Geringere Auszahlungen auf Basis gefälschter Nachweise

Automatisierte Erkennung in großem Maßstab, ohne die Schaden-Teams zu überlasten

Technische Belege für interne Audits und gerichtliche Verfahren

Dokumentierte Nachvollziehbarkeit von Anti‑Fraud‑Entscheidungen, konform mit regulatorischen Anforderungen

Fazit

Visueller Betrug bei Schadensfällen ist kein Randphänomen mehr. Manipulierte Bilder sind realistisch genug geworden, um menschliche Kontrollen zu täuschen und automatisierte Filter zu passieren.

Gleichzeitig verschärfen sich die regulatorischen Anforderungen an Versicherer: Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, DSGVO‑Konformität und Pflicht zur Risikobeherrschung.

Wird ein gefälschtes Bild erkannt, bevor ein Schaden ausgezahlt wird, endet der Betrug dort. Er wird weder zu einem finanziellen Verlust noch zu einem Rechtsstreit noch zu einem von anderen ausnutzbaren Präzedenzfall.