Betrug mit Krankschreibungen

Gefälschte Krankschreibungen überstehen die Sichtprüfung — nicht die Strukturanalyse

Built for fraud ops at lending, insurance & compliance teams

Schadenteams und Personalabteilungen prüfen Krankschreibungen, ärztliche Atteste und Arbeitsfähigkeitsbescheinigungen meist am Bildschirm. Ein API-Aufruf liest die Struktur der PDF-Datei selbst aus und liefert forensische Belege für eine Änderung nach der Ausstellung — bei der Einreichung, bevor eine Leistung ausgezahlt oder eine Abwesenheit genehmigt wird.

~3 Sek.
pro Dokument
63 Prüfungen
forensische Schichten
Ab 15 $
pro Monat
über 1.500
Dokumente/Monat im Pro-Plan
Umfang

HTPBE? analysiert die Strukturebene der PDF-Datei — die Schicht, die jede Änderung festhält, auch unsichtbare. Wir prüfen nicht, ob die Person tatsächlich krank war, ob die Diagnose echt ist, ob die ausstellende Praxis oder der Arzt zugelassen ist, oder ob der Inhalt der Krankschreibung zutrifft. Wir beantworten eine einzige, eng gefasste Frage: Zeigt diese Datei Belege dafür, dass sie nach der Ausstellung beschrieben wurde? Medizinische Fakten und die ärztliche Zulassung sind eine gesonderte Prüfung, die wir nicht ersetzen.

Was ein Urteil wert ist, hängt davon ab, wie die Krankschreibung bei Ihnen eingegangen ist. Ein PDF, das direkt aus einem klinischen System oder einer Praxisverwaltungssoftware exportiert wurde, kann INTACT erhalten, und eine digitale Signatur der Praxis macht INTACT zu einem starken Indikator. Ein Papierschein, den die oder der Beschäftigte eingescannt oder abfotografiert hat, kann niemals INTACT sein — bei Scans ist INCONCLUSIVE die Obergrenze, und bei diesem Dokumenttyp ist ein gescanntes Attest der Normalfall, kein Warnsignal. Behandeln Sie INCONCLUSIVE bei einem Scan als erwarteten Ausgangswert; behandeln Sie es bei einem Dokument, das als direkter klinischer Export ausgegeben wird, als Anlass für eine manuelle Prüfung.

Das Problem

Eine echte Krankschreibung, nachträglich verändert, sieht identisch aus

Der typische Krankschreibungsbetrug ist kein Dokument, das aus dem Nichts erfunden wurde. Es ist ein echtes Attest, das eine reale Praxis ausgestellt hat — für zwei Tage, für den letzten Monat, für eine Kollegin oder einen Kollegen — erneut in einem PDF-Editor oder einer Textverarbeitung geöffnet und mit einem anderen Datum, einem anderen Namen oder einer längeren Ausfallzeit neu gespeichert. Der Seite selbst sieht man nichts an. Der Briefkopf ist echt, das Layout ist echt, der Stempel ist echt — weil sie aus einem echten Dokument stammen.

Schadenteams und Personalabteilungen prüfen diese Dokumente am Bildschirm. Die Sichtprüfung erkennt eine Änderung nicht, die keine sichtbare Spur hinterlässt, und sie kann eine Einreichung nicht mit einem Original vergleichen, das die prüfende Person nie in der Hand hatte. Auch OCR hilft nicht: Die Texterkennung zeigt, was die Datei jetzt sagt — nicht, ob dort etwas anderes stand, als die Praxis das Dokument erstellt hat.

Die Datei selbst führt Buch. Ein PDF wird beim Bearbeiten nicht überschrieben — das schreibende Programm hängt an, wodurch eine zweite Querverweistabelle, ein Eintrag für die inkrementelle Aktualisierung und eine Producer-Signatur entstehen, die zu dem bearbeitenden Programm gehört und nicht zu dem System, das das Dokument ausgestellt hat. HTPBE? liest diesen Eintrag direkt aus der binären Struktur und meldet den Befund mit benannten Markern in etwa drei Sekunden.

Häufige Betrugsmuster bei Krankschreibungen und Arbeitsfähigkeitsbescheinigungen

  • Ausfallzeit verlängert — das Enddatum um Tage oder Wochen nach hinten verschoben
  • Datumsangaben verschoben, sodass ein altes Attest eine aktuelle Abwesenheit abdeckt
  • Patientenname durch den Namen der einreichenden Person ersetzt
  • Diagnose- oder Einschränkungstext umgeschrieben, um einen Leistungsanspruch zu stützen
  • Eine Arbeitsfähigkeitsbescheinigung so verändert, dass angegebene Einschränkungen entfallen
  • Praxis-Briefkopf aus einem echten Attest übernommen und für ein gefälschtes wiederverwendet
  • Seiten aus mehreren Dokumenten entnommen und zu einem Attest zusammengesetzt

What this looks like

Document fraud in 2026 — three concrete patterns

Three real fraud mechanics we catch at the structural PDF layer.

01

Ausfallzeit verlängert — das Enddatum um Tage oder Wochen nach hinten verschoben

02

Datumsangaben verschoben, sodass ein altes Attest eine aktuelle Abwesenheit abdeckt

03

Patientenname durch den Namen der einreichenden Person ersetzt

04

Diagnose- oder Einschränkungstext umgeschrieben, um einen Leistungsanspruch zu stützen

05

Eine Arbeitsfähigkeitsbescheinigung so verändert, dass angegebene Einschränkungen entfallen

06

Praxis-Briefkopf aus einem echten Attest übernommen und für ein gefälschtes wiederverwendet

07

Seiten aus mehreren Dokumenten entnommen und zu einem Attest zusammengesetzt

63 layers
Forensic checks per document
~3 sec
Median analysis time, end to end
From $15
Self-serve per month, no sales call

Warum die Sichtprüfung nicht ausreicht

Die Sichtprüfung erkennt Tippfehler — nicht, mit welchem Programm das PDF zuletzt beschrieben wurde.

Eine Rückfrage bei der Praxis dauert Tage. Die forensische Analyse dauert Sekunden.

Die manuelle Rückfrage bei der ausstellenden Praxis (Anruf, Fax, E-Mail) dauert Tage und beantwortet nicht, ob die eingereichte PDF-Datei selbst verändert wurde. HTPBE? analysiert die Dateistruktur in Sekunden und liefert forensische Marker für nachträgliche Änderungen — unabhängig davon, ob die Praxis erreichbar ist oder überhaupt antwortet.

Ergebnisse in unter 3 Sekunden30 bis über 1.500 Dokumente pro MonatAb 15 $/Monat

Was HTPBE? erkennt

Erkennungsleistung

Deterministische Struktursignale. Keine probabilistische Bewertung.

Mehrere Querverweistabellen

Ein PDF, das eine klinische Software einmalig exportiert, trägt eine einzige Querverweistabelle. Eine zweite Tabelle bedeutet, dass nach diesem ersten Speichern Inhalt angehängt wurde — das primäre strukturelle Signal dafür, dass ein Dokument nach der Ausstellung beschrieben wurde.

Kette inkrementeller Aktualisierungen

Jede Bearbeitungssitzung hängt einen Eintrag für eine inkrementelle Aktualisierung an, statt die Datei neu zu schreiben. HTPBE? misst die Länge dieser Kette. Ein Attest mit zwei oder mehr Aktualisierungen ist nach der Erstellung durch die Praxis durch ein Bearbeitungswerkzeug gelaufen.

Abweichung zwischen Producer und Creator

Von einer Praxis ausgestellte Atteste stammen aus klinischen Dokumentensystemen und tragen deren Producer-Signatur. Ein Producer-Feld, das einen Consumer-PDF-Editor oder eine Büro-Textverarbeitung nennt, zeigt, welches Programm die Datei zuletzt beschrieben hat — das gehört nicht zu einem Dokument, das als direkter klinischer Export ausgegeben wird.

Änderungsdatum nach dem Erstellungsdatum

Das Feld ModDate aktualisiert sich automatisch, sobald eine Datei beschrieben wird. Ein ModDate, das später liegt als das eigene CreationDate der Datei, belegt, dass das Dokument nach seiner ersten Erstellung beschrieben wurde — unabhängig vom Grund der Änderung. Der Vergleich betrifft zwei Felder innerhalb der Datei und hängt von keinem auf der Seite gedruckten Datum ab.

Entfernte Signatur und Änderungen nach der Signatur

Signiert eine Praxis Atteste digital, erkennt HTPBE? sowohl Inhalte, die nach der Signatur geändert wurden, als auch einen Signaturblock, der vor der erneuten Einreichung entfernt wurde. Beides erhält die Konfidenzstufe „sicher“ — die höchste Urteilsstufe, die wir vergeben.

Seitenzusammenstellung aus mehreren Sitzungen

HTPBE? vergleicht, wie die Seiten eines Dokuments gerendert wurden. Seiten, die aus unterschiedlichen Rendering-Sitzungen oder unterschiedlichen Quelldateien stammen, deuten auf ein Dokument hin, das aus Teilen zusammengesetzt wurde, statt einmalig von einem einzigen System exportiert worden zu sein.

An das Entwicklungsteam weiterleiten

In unter einem Tag in Ihre Intake-Pipeline einbinden

Zwei API-Aufrufe — ein POST zum Einreichen des PDFs, ein GET zum Abrufen des Urteils. Leiten Sie diese Seite an Ihr Entwicklungsteam weiter; die vollständige API-Referenz, Kontingente und Copy-paste-Beispiele in cURL, JavaScript, Python, PHP, Go und Ruby sind nur einen Klick entfernt.

Preise

Self-Service-Tarife, kein Verkaufsgespräch

Alle Tarife enthalten dieselben forensischen Prüfungen. Wählen Sie das Kontingent passend zu Ihrem monatlichen Dokumentenvolumen.

manuell

Starter

$15/mo

30 Credits/Monat

Manuelle Stichproben und Integrationstests

am häufigsten

Growth

$149/mo

350 Credits/Monat

Aktive Pipelines zur Dokumentenverarbeitung

hohes Volumen

Pro

$499/mo

1.500 Credits/Monat

Hochvolumige Automatisierung und API-Integrationen

Enterprise (unbegrenzt, On-Premise verfügbar) vollständige Preise ansehen

API-Schlüssel bei Registrierung. Kostenlose Testumgebung in jedem Tarif. Keine Karte erforderlich.

Kundenstimmen

Teams, die Betrug mit Krankschreibungen gestoppt haben

Schadenteams und Personalabteilungen nutzen HTPBE?, um veränderte Krankschreibungen und Atteste bei der Einreichung zu erkennen.

Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.

Sarah M.

AP Manager

United States

We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.

Lars V.

Risk Analyst, Online Lending

Netherlands

Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.

Priya K.

HR Operations Lead

India

Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.

Julien R.

Fraud Analyst, Fintech

France

Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for checked originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.

Marta S.

Compliance Coordinator

Spain

One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.

Tariq A.

Finance Manager

United Arab Emirates

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Welche Arten von Krankschreibungen können geprüft werden?

Jedes PDF, das Krankheit, Abwesenheit oder Arbeitsfähigkeit bescheinigt: Krankschreibungen und ärztliche Atteste, Arbeitsfähigkeitsbescheinigungen, Wiedereingliederungs- und Rückkehrbescheinigungen, Arbeitsunfähigkeits- und Erwerbsminderungsbescheinigungen sowie ärztliche Einschränkungsschreiben. Die Analyse liest die binäre PDF-Struktur und ist unabhängig davon, was das Dokument zu sein behauptet — sie funktioniert bei jedem Attest, unabhängig von Land, Sprache oder ausstellender Praxis. Arztrechnungen sind ein anderer Dokumenttyp — dafür gibt es die Prüfung von Arztrechnungen auf Manipulation.

Können Sie prüfen, ob der Arzt oder die Praxis auf dem Attest real ist?

Nein, und das würden wir auch nicht behaupten. HTPBE? analysiert die Struktur der PDF-Datei. Wir gleichen keine Ärzteregister ab, kontaktieren keine Praxen, bestätigen keine ärztliche Zulassung und beurteilen nicht, ob eine Diagnose echt ist. Das sind Fragen der Identität und der medizinischen Prüfung, für die ein anderes Instrument nötig ist — ein Ärzteregister, eine direkte Rückfrage bei der ausstellenden Praxis oder eine arbeitsmedizinische Begutachtung. Unser Beitrag ist enger gefasst und unabhängig von all dem: ob die vorliegende Datei nach der Ausstellung beschrieben wurde.

Was bedeutet ein „modified“-Urteil bei einer Krankschreibung?

Es bedeutet, dass die Datei strukturelle Belege für eine Bearbeitung nach der Ausstellung enthält: eine zusätzliche Querverweistabelle, einen Eintrag für eine inkrementelle Aktualisierung, einen Producer, der nicht zu einem klinischen Export passt, einen Änderungszeitstempel, der später liegt als der Erstellungszeitstempel der Datei, oder eine entfernte Signatur. Das ist eine Aussage über die Datei, nicht über die Person. Es belegt nicht, dass die oder der Beschäftigte nicht krank war, dass das Attest gefälscht ist, oder dass jemand unredlich gehandelt hat — ein Dokument kann aus völlig harmlosen Gründen erneut gespeichert worden sein, etwa weil es auf dem Weg zu Ihnen durch ein Komprimierungs- oder Schwärzungswerkzeug gelaufen ist. Die richtige Reaktion ist, das Dokument zu prüfen und, wo es darauf ankommt, bei der ausstellenden Praxis eine Kopie anzufragen. Es ist für sich genommen kein Grund für eine arbeitsrechtliche Konsequenz.

Die meisten unserer Krankschreibungen sind gescannt oder abfotografiert. Ändert das das Ergebnis?

Ja, und das sollten Sie richtig einordnen. Ein gescanntes oder abfotografiertes Dokument ist eine neue, aus Papier erzeugte Datei — die strukturelle Spur des ursprünglichen Exports aus dem Praxissystem existiert nicht mehr; der Scan ist ein frisch erzeugtes Dokument aus einem Scanner, einer Smartphone-App oder einem Print-to-PDF-Treiber. HTPBE? gibt deshalb bei einem Scan niemals INTACT zurück — INCONCLUSIVE ist die Obergrenze, und zwar konstruktionsbedingt. Da Beschäftigte häufig ein Papierattest abfotografieren, ist INCONCLUSIVE bei diesem Dokumenttyp der zu erwartende Ausgangswert und für sich genommen kein Verdachtsmoment. Aussagekräftig wird das Urteil dort, wo ein Attest als direkter klinischer Export ausgegeben wird: Dort ist INTACT bedeutsam, und eine Signatur der Praxis macht es zu einem starken Indikator.

Können Sie erkennen, welches Feld geändert wurde — Datum, Name, Diagnose?

Nein. HTPBE? meldet, dass eine Datei nach der Ausstellung beschrieben wurde, nicht, welche Wörter sich geändert haben. Wir lesen die Strukturebene — Querverweistabellen, Aktualisierungsketten, Producer-Identität, Zeitstempel, Signaturstatus, Seitenzusammenstellung — und keiner dieser Werte ist an einen bestimmten Satz auf der Seite gebunden. Wer behauptet, aus einem PDF allein den vorherigen Wert eines Feldes zeigen zu können, überinterpretiert die Beweislage. Sie erhalten eine belastbare Aussage, dass das Dokument nicht die Datei ist, die die ausstellende Stelle erzeugt hat, plus die dazugehörigen benannten Marker; um festzustellen, was genau geändert wurde, muss man es mit der Kopie der ausstellenden Stelle vergleichen.

Wie fügt sich das in einen HR- oder Schadenworkflow ein?

Der natürliche Integrationspunkt ist die Einreichung — der Moment, in dem eine oder ein Beschäftigter ein Attest in ein Abwesenheitsportal hochlädt oder eine anspruchstellende Person es einer Kranken- oder Erwerbsminderungsleistung beifügt. Senden Sie die PDF-URL an POST /v1/analyze, lesen Sie das Urteil über GET /v1/result/{id} aus und leiten Sie alles, was modified zurückgibt, in eine manuelle Prüfwarteschlange statt in eine automatisierte Entscheidung. Der Aufruf dauert unter drei Sekunden, und die zurückgegebene id lässt sich als Prüfpfad beim Abwesenheits- oder Schadenfall hinterlegen. Da es sich um gesundheitsbezogene Dokumente handelt, empfehlen wir, dass ein Mensch jeden markierten Fall prüft, bevor eine Maßnahme erfolgt, und dass ein Urteil niemals automatisch eine Entscheidung über eine Person auslöst.

Was ist mit einem Attest, das ein KI-Tool oder eine Vorlagenseite von Grund auf erzeugt hat?

Eine Datei, die in einem Durchgang erzeugt und danach nie bearbeitet wurde, hat keine nachträgliche Änderung, die sich finden ließe — sie kommt daher häufig als inconclusive statt als modified zurück, denn HTPBE? erkennt Bearbeitung, nicht Erfindung. Die Metadaten bleiben trotzdem aufschlussreich: Die Felder producer und creator nennen das Programm, das die Datei erzeugt hat, und ein Dokument, das sich als klinischer Export ausgibt, dabei aber eine generische PDF-Bibliothek oder eine Browser-Rendering-Engine nennt, ist ein Signal, das eine Eskalation wert ist. Werten Sie das als Anlass, bei der ausstellenden Praxis nachzufragen — nicht als eigenständigen Beweis.

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