Verwendung von Bildanmerkungen zum Trainieren von KI-Modellen zur Erkennung von Versicherungsbetrug

Der steigende Bedarf an KI bei der Aufdeckung von Versicherungsbetrug

Betrug kostet die Versicherungsbranche allein in den USA jährlich geschätzte 80 Milliarden US-Dollar, so die Koalition gegen Versicherungsbetrug. Da die Schadensfälle an Umfang und Komplexität zunehmen, wird die manuelle Betrugserkennung sowohl ineffizient als auch fehleranfällig. An dieser Stelle kommt KI ins Spiel.

Aber KI „weiß“ nicht nur, wie Betrug aussieht. Sie benötigt Daten — insbesondere beschriftete visuelle Daten —, um zu lernen, wie Inkonsistenzen, Übertreibungen oder regelrechte Erfindungen in den eingereichten Anträgen erkannt werden können. Bildanmerkungen sind das Rückgrat dieses Lernprozesses.

Warum Bilder bei der Aufdeckung von Versicherungsbetrug wichtig sind

Bilder sind mehr als nur Reklamationsanhänge — sie sind die forensischen Fingerabdrücke von Versicherungsfällen. In einer digitalen Welt, in der die meisten Versicherungsansprüche über Apps oder Online-Plattformen eingereicht werden, dienen Bilder heute als Hauptbeweis für Schäden, Verletzungen und Verluste. Aber ohne intelligente Interpretation kann selbst das detaillierteste Foto irreführend sein.

Warum haben Bilder also bei der Betrugserkennung ein so großes Gewicht?

Sie enthüllen, was Worte nicht können

Textliche Anspruchsbeschreibungen können interpretiert, übertrieben oder ausgelassen werden. Fotos bieten eine objektivere Ansicht — wenn sie richtig analysiert werden.

Zum Beispiel:

• Ein Antragsteller beschreibt vielleicht ein Fahrzeug mit „Totalschaden“, aber kommentierte Bilder können nur geringfügige Schäden erkennen lassen.
• In einem Verletzungsfall könnte ein „gebrochener Arm“ erwähnt werden, doch die Bildmetadaten zeigen, dass das Foto Monate vor dem Vorfall aufgenommen wurde.

Wenn KI darauf trainiert ist, visuelle Inkonsistenzen, doppelte Schäden oder Bildmanipulationen zu erkennen, bietet sie eine Überprüfungsebene, die weit über das hinausgeht, was in der Reklamation steht.

Visuelle Muster lassen sich nur schwer konsistent fälschen

Betrüger können mit Text lügen — aber sie fälschen visuelle Muster Die Art und Weise, wie sich Metall verbiegt oder wie Glas reißt, ist weitaus komplexer. KI-Modelle, die an Tausenden von kommentierten Beispielen trainiert wurden, können Folgendes aufgreifen:

• Inkonsistente Abschattung oder Beleuchtung in manipulierten Bildern
• Wiederverwendete Bilder, die in mehreren unabhängigen Ansprüchen eingereicht wurden
• Muster, die nicht mit bekannten Ursachen übereinstimmen (z. B. „Hagelschaden“ auf nur einer Seite eines Daches)

Diese verräterischen Anzeichen sind subtil, aber nachweisbar — mit richtig beschrifteten Trainingsdaten.

Metadaten erzählen eine verborgene Geschichte

KI sieht nicht nur, was auf einem Bild ist — sie sieht wie und wenn das Bild wurde aufgenommen. Mit beschrifteten Datensätzen können Modelle lernen, Folgendes zu analysieren:

• EXIF-Metadaten: Zeitstempel, Geolokalisierung, Kameramodell
• Kompressionsartefakte: Anzeichen einer Bildbearbeitung oder -manipulation
• Anomalien in einer Bildauflösung oder einem Format, das auf eine Photoshop- oder AI-Generierung hindeuten könnte

Zusammen helfen diese Ebenen visueller und kontextueller Hinweise der KI bei der Betrugserkennung dabei, festzustellen, ob ein Bild vertrauenswürdig oder verdächtig ist.

Es ermöglicht skalierbare, faire Entscheidungen

Die Verwendung von kommentierten Bildern ermöglicht es Versicherungsunternehmen, konsistente, unvoreingenommene Entscheidungen Scale AIsgetreu. Anstatt sich auf das Urteil einzelner Sachverständiger zu verlassen, stellen KI-Systeme sicher, dass jeder Schadensfall derselben Prüfung unterzogen wird. Das schafft gleiche Wettbewerbsbedingungen für ehrliche Antragsteller und hilft Versicherern, Verluste zu reduzieren.

🏠 Anwendungsfälle nach Versicherungstyp

Sachversicherung: Falscher oder überhöhter Schaden

Mithilfe von Bildanmerkungen kann die KI subtile Anomalien in eingereichten Fotos erkennen:

• Wiederverwendete Bilder von anderen Vorfällen
• Anzeichen einer Photoshop-Manipulation (unscharfe Kanten, nicht übereinstimmende Beleuchtung)
• Schadensmuster, die nicht mit den beschriebenen Ereignissen übereinstimmen (z. B. „Sturmschaden“ ohne begleitende Trümmer)

Reale KI-Systeme, die anhand von Fotos mit Anmerkungen zu Sachschäden geschult wurden, können Fälle mit hohem Risiko zur Überprüfung durch einen Menschen kennzeichnen, wodurch die Bearbeitung beschleunigt und die Auszahlungen bei betrügerischen Ansprüchen reduziert werden.

Autoversicherung: Inszenierte Kollisionen und wiederverwendete Fotos

KI, die auf kommentierten Bildern von Unfallstellen trainiert wurde, kann:

• Erkennen Sie wiederholte Hintergründe oder Muster (Anzeichen wiederverwendeter Bilder)
• Identifizieren Sie Inkonsistenzen zwischen der Schwere des Schadens und der gemeldeten Kollisionskraft
• Ordnen Sie eingereichte Bilder vorhandenen Datenbanken mit bekannten Betrugsversuchen zu

Laut einem McKinsey-Bericht, verzeichneten Versicherer, die KI für Autorechnungen einsetzen, eine 30-prozentige Reduzierung der betrugsbedingten Auszahlungen und eine schnellere Schadensabwicklung.

Krankenversicherung: Gefälschte Verletzungsdokumentation

Wenn medizinische Scans oder Verletzungsbilder mit Kontexten wie Verletzungstyp, sichtbaren Symptomen oder Metadaten versehen werden, kann KI Folgendes erkennen:

• Doppelte oder wiederverwendete Scandateien
• Schwere der Verletzung stimmt nicht überein
• Anzeichen einer Manipulation in Bildhistogrammen

Dies ist besonders in volumenstarken Segmenten wie Arbeitnehmerentschädigungen oder kleineren Traumaansprüchen von Vorteil.

Reise- und Veranstaltungsansprüche: Gefälschte Fotos oder inszenierte Verluste

Bei Ansprüchen im Zusammenhang mit verlorenem Gepäck, Reisestornierungen oder inszenierten Vorfällen (wie gestohlenen Gegenständen im Ausland) kann KI die eingereichten Bilder mit folgenden Informationen gegenprüfen:

• Bildmetadaten (Datum, Ort, Gerät)
• Kommentierte Datensätze vergangener legitimer Ansprüche
• Bekannte öffentliche Fotos, die von Betrügern verwendet wurden

🔍 Wie Bildanmerkungen eine KI zur Betrugsbekämpfung aufbauen

Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie kommentierte Daten KI-Modellen tatsächlich helfen, Betrug zu erkennen:

• Visuelle Kennzeichnung (z. B. Umrandungsfelder rund um Schäden oder Sehenswürdigkeiten) trainiert Computer-Vision-Modelle, um bestimmte schadenrelevante Elemente zu erkennen.
• Klassifizierungs-Tags (z. B. „Frontend-Aufprall“, „Glassplitter“, „Brandflecken“) geben dem visuellen Inhalt einen semantischen Kontext.
• Kontextuelle Metadaten wie Zeitstempel, GPS-Koordinaten und Dateiursprung helfen Modellen dabei, die Echtheit zu überprüfen.

Diese strukturierte Darstellung ermöglicht es Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder transformatorbasierten Visionsmodellen (wie VITs), eine Mustererkennung für Tausende von Behauptungen aufzubauen. Bei ausreichender Schulung lernt das Modell, Unregelmäßigkeiten zu erkennen — z. B. gefälschte Schäden, Inkonsistenzen bei der Inszenierung oder doppelt eingereichte Anträge.

🧩 Die Rolle von Konsistenz und Kontext in der Annotation

KI-Modelle können nur so genau sein wie die Daten, auf denen sie trainiert wurden. Konsistente Annotationspraktiken sind von entscheidender Bedeutung:

• Kennzeichnung aller relevanten Merkmale (nicht nur Primärschaden) hilft dem Modell, subtile Manipulationen zu erkennen.
• Verwendung hierarchischer Tags (z. B. [Beschädigung → Delle → Seitenwand]) sorgt für ein tieferes Verständnis.
• Kontextsensitive Anmerkungen Ermöglichen Sie es der KI, zu berücksichtigen, wie das Bild in die umfassendere Schadensbeschreibung passt (z. B. Schaden, der nicht der Unfallbeschreibung entspricht).

Kommentarteams arbeiten häufig mit Fachexperten zusammen — Versicherungssachverständigen, Forensikern und Betrugsermittlern —, um sicherzustellen, dass die Etiketten reale Betrugsszenarien widerspiegeln.

🚨 Reale KI-Systeme zur Betrugsbekämpfung

Die Einführung bildgestützter Betrugserkennung ist nicht mehr theoretisch — sie prägt aktiv die Geschäftstätigkeit moderner Versicherungsunternehmen. Hier erhalten Sie einen genaueren Einblick, wie wichtige Akteure und Startups kommentierte visuelle Daten verwenden, um Betrug direkt zu bekämpfen.

🧠 Tractable: Visuelle KI für automatische Schadensfälle

Traktierbar hat KI-Systeme entwickelt, die Fotos von Autounfällen analysieren, um die Schwere des Schadens einzuschätzen und Betrugsrisiken zu identifizieren. Ihre Modelle basieren auf Millionen von fachmännisch kommentierten Bildern von Fahrzeugen und erfassen dabei Details wie:

• Aufprallzonen
• Schadensarten (Dellen, Risse, Farbschrammen)
• Häufige Betrugssignaturen (z. B. wiederholte Verwendung von Fotos, gespiegelte Schäden)

Betrugserkennung in Aktion: Die KI von Tractable kann neue Schadensbilder mit einer historischen Datenbank früherer Schadensfälle vergleichen und potenzielle Duplikate oder Inkonsistenzen im Schadensfall kennzeichnen. Dies hat weltweit tätigen Versicherern wie Tokio Marine und Covéa zu einer messbaren Reduzierung von Betrugsfällen und schnelleren Bearbeitungszeiten für Schadensfälle geführt.

🛡️ Shift Technology: Kanalübergreifende Betrugsbewertung

Shift-Technologie bietet eine umfassende Betrugserkennungsengine, die kommentierte Bilddaten mit strukturierten Schadensinformationen, Telefonprotokollen und Verhaltensanalysen kombiniert. Ihre Plattform:

• Integriert die visuelle Anomalieerkennung mithilfe beschrifteter Datensätze
• Kennzeichnet Bildinkonsistenzen bei Tausenden von Ansprüchen
• Unterstützt multimodale Analysen zur Erhöhung der Präzision der Betrugserkennung

In der Praxis: Die Plattform von Shift hat Kunden dabei geholfen, betrügerische Auszahlungen um bis zu 75% zu reduzieren, insbesondere in Sach- und Krankenversicherungen, in denen visuelle Beweise eine zentrale Rolle spielen.

🧾 FRISS: Vollspektrum-KI für die Bewertung des Schadensrisikos

FRISS integriert kommentierte Bilder in ein umfassenderes System zur Bewertung des Betrugsrisikos, das politische Daten, Netzwerkanalysen und öffentliche Aufzeichnungen umfasst. Ihre KI:

• Verwendet visuelle Daten, um verdächtige Schäden oder ungewöhnliches fotografisches Verhalten zu beurteilen
• Überprüft eingereichte Fotos anhand früherer Behauptungen und Datenbanken von Drittanbietern
• Kennzeichnet manipulierte oder nicht originale Bilder mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen, die an kommentierten Beispielen trainiert wurden

Auswirkungen auf den Kunden: FRISS gibt an, über 50% der Betrugsversuche im Voraus zu erkennen. Dadurch sparen Versicherer Millionen ein und wahren gleichzeitig das Vertrauen der Kunden durch faire, erklärbare KI-Entscheidungen.

🔍 Insurtech-Startups und Innovationslabore

Neben den Hauptakteuren investieren auch Innovationszentren innerhalb von Versicherern wie Allianz, AXA und Zurich stark in interne KI-Systeme, die auf kommentierten Bildern basieren. Zu den wichtigsten Experimenten gehören:

• Bildvalidierung in Echtzeit bei der Einreichung von Reklamationen per Handy (Ablehnung offensichtlich veränderter Bilder oder Archivbilder)
• KI-gestützte Einstellwerkzeuge wo die Betrugswahrscheinlichkeit direkt auf Bildbeweisen angezeigt wird
• Peer-Group-Analyse von kommentierten Ansprüchen zur Aufdeckung statistischer Ausreißer (z. B. ungewöhnlich häufige ähnliche Schäden)

Diese Initiativen basieren alle auf einer Erkenntnis: KI ist nur so intelligent wie die Daten, aus denen sie lernt—und Annotationen machen diese Daten nutzbar.

🚧 Herausforderungen bei der Verwendung von Bildanmerkungen zur Betrugserkennung

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse müssen mehrere Herausforderungen bewältigt werden, um die Arbeitsabläufe bei Anmerkungen effizient zu gestalten und Modelle zur Betrugserkennung vertrauenswürdig zu machen.

Datenqualität und Voreingenommenheit

Schlecht kommentierte Bilder — oder durch Verzerrungen beeinflusste Anmerkungen — können dazu führen, dass Modelle die falschen Hinweise lernen. Zum Beispiel:

• Überrepräsentation bestimmter Automodelle oder Regionen
• Kommentatoren missverstehen Schadensarten
• Inkonsistente Kennzeichnung in allen Datensätzen

Um dem entgegenzuwirken, sind vielfältige Schulungen, eine konsistente Qualitätssicherung und erklärbare KI-Praktiken erforderlich.

Datenschutz und Compliance

Bilder, die im Rahmen von Reklamationen eingereicht werden, enthalten häufig vertrauliche persönliche Informationen. Die Teams für Anmerkungen müssen Vorschriften wie die folgenden einhalten:

• DSGVO in Europa
• HIPAA für Gesundheitsdaten in den USA
• Versicherungsspezifische interne Policen

Datenschutzbewusste Annotations-Pipelines müssen Gesichter anonymisieren, identifizierbaren Text redigieren und eine sichere Infrastruktur verwenden.

Betrüger werden auch schlauer

Mit der Verbesserung der KI verbessern sich auch die Techniken, mit denen Betrüger der Entdeckung entgehen. Einige haben sogar damit begonnen, KI-Tools zu verwenden, um Bilder subtiler zu verändern — was fortlaufende Aktualisierungen der Datensätze und Anmerkungen zu neueren Betrugstechniken erforderlich macht.

🌍 Aufbau ethischer und transparenter KI im Versicherungswesen

Versicherer müssen sicherstellen, dass KI legitime Ansprüche nicht zu Unrecht bestraft oder bestehende Vorurteile verstärkt. Dazu ist Folgendes erforderlich:

• Erklärbare KI-Modelle das kann Entscheidungen rechtfertigen (z. B. warum ein Antrag gemeldet wurde)
• Human-in-the-Loop-Systeme wo Schadensfälle mit hohem Risiko manuell geprüft werden
• Inklusive Datensätze die für die reale Vielfalt an Fahrzeugen, Objekttypen, medizinischen Bildern und mehr stehen

Stakeholder — darunter KI-Teams, Anbieter von Anmerkungen und Compliance-Beauftragte — müssen zusammenarbeiten, um eine robuste Datenverwaltung für annotierte Datensätze zu schaffen.

📈 Zukunftstrends: Wo Annotation auf KI-Entwicklung trifft

Die nächste Welle der KI bei der Erkennung von Versicherungsbetrug rückt immer näher — kommentierte Bilder werden weiterhin im Mittelpunkt stehen.

Synthetische Daten für seltene Betrugsmuster

Um seltene Betrugsarten zu simulieren, die es in großen Mengen nicht gibt, wenden sich Versicherer an synthetische Daten— Bilder, die mit GANs oder 3D-Renderwerkzeugen generiert wurden und an der Quelle mit Anmerkungen versehen sind. Dies ergänzt reale Daten und verbessert die Generalisierung.

Multimodale KI-Modelle

Zukünftige Systeme werden visuelle Anmerkungen integrieren mit:

• Textliche Anspruchsbeschreibungen
• Sprachprotokolle von Adjuster-Anrufen
• Sensordaten von Autos oder Häusern

Das multimodales Lernen erfordert harmonisierte Anmerkungen für alle Datentypen, wodurch die Rolle der Bildanmerkung auf neue Gebiete ausgedehnt wird.

Validierung mobiler KI in Echtzeit

Erwarten Sie, dass mehr Versicherer einsetzen werden KI auf dem Gerät das die eingereichten Fotos bei der Einreichung des Antrags in Echtzeit validiert. Dadurch könnten Manipulationen erkannt werden, bevor der Antrag überhaupt von menschlichen Prüfern bearbeitet wird. Das reduziert die Bearbeitungszeit und spart Kosten.

🛠️ Tipps zur Erstellung wirkungsvoller Workflows für Bildanmerkungen

Um sicherzustellen, dass Ihr Betrugserkennungsmodell eine hohe Genauigkeit und Erklärbarkeit erreicht, konzentrieren Sie sich auf:

• Zusammenarbeit mit Betrugsexperten um Grenzfälle und Warnsignale zu definieren
• Standardisierung Ihrer Annotationsrichtlinien datensatzübergreifend
• Implementierung von QA-Schleifen für Anmerkungen um Etikettenfehler frühzeitig zu erkennen
• Erstellung visueller Taxonomien die die Komplexität von Ansprüchen in der realen Welt widerspiegeln
• Regelmäßige Aktualisierungszyklen für Datensätze um mit neuen Betrugstaktiken Schritt zu halten

🗣 Lassen Sie uns über Ihre KI zur Betrugserkennung sprechen

KI wird Betrug nicht von alleine verhindern — aber mit gut kommentierten Daten wird sie zu einem leistungsstarken Instrument, um Betrug zu bekämpfen. Egal, ob Sie ein Versicherer sind, der die Betrugserkennung verbessern möchte, oder ein KI-Anbieter, der für den Versicherungssektor entwickelt, alles beginnt mit den Daten.

🚀 Benötigen Sie Hilfe bei der Erstellung hochwertiger annotierter Datensätze zur Betrugserkennung?
DataVLab und lassen Sie uns gemeinsam die Grundlage für eine vertrauenswürdige Versicherungs-KI schaffen.

📌 Verwandt: KI in Schadensfällen: Kommentieren von Schadensfotos für schnellere Versicherungsauszahlungen

⬅️ Bisherige Lektüre: Kommentieren von Fahrzeugunfallbildern für automatisierte Versicherungsansprüche