Gefälschte Schadensunterlagen überstehen manuelle Prüfungen – nicht die Strukturanalyse
Schadensteams, Sachverständige und Betrugsanalysten prüfen von Versicherungsnehmern eingereichte PDF-Unterlagen. Betrüger erhöhen Kostenvoranschläge, manipulieren Reparaturrechnungen, fälschen Gutachten. Die forensische Strukturanalyse erkennt jede nachträgliche Änderung.
HTPBE? analysiert die Strukturebene der PDF-Datei – die Schicht, die alle digitalen Änderungen aufzeichnet. Wir prüfen keine Fotos, gescannten Papierdokumente oder Biometrie. Wenn es in Ihrem Fall um nachträglich veränderte PDF-Belege im Schadensfall geht, sind wir dafür das genaueste Werkzeug.
Das Problem
Moderne Dokumentenfälschung ist optisch nicht erkennbar
Eine wachsende Klasse der Dokumentenfälschung öffnet ein echtes PDF, ändert einen Saldo, ein Datum oder einen Begünstigten und speichert es erneut. Optisch ändert sich nichts – das Dokument besteht die Sichtprüfung, die Layout-Prüfung und KYC.
Die strukturelle PDF-Analyse liest die Schichten, die Rendering-Engines nie offenlegen: Versionsverlauf, Objektstruktur, Signaturabdeckung. Genau dort hinterlassen Bearbeitungen Spuren, die sich nicht entfernen lassen.
Häufige Manipulationsmuster
- Veränderte Salden oder Summen nach dem Export
- Ausgetauschte IBAN oder Begünstigter bei Rechnungen
- Bearbeitungen nach der Unterschrift bei Verträgen
- Rückdatierte Erstellungs- und Änderungsdaten
- Mit Endkunden-Tools erzeugte Fälschungen
So sieht das in der Praxis aus
So sieht Versicherungsbetrug in der Praxis aus
Reale Betrugsmuster bei Schadensunterlagen, die wir auf der PDF-Strukturebene erkennen.
Überhöhter Kostenvoranschlag
Der Reparaturbetrieb oder der Versicherungsnehmer erhält einen echten Kostenvoranschlag, öffnet ihn in einem PDF-Editor, erhöht den Betrag und reicht ihn ein. Die xref-Tabelle legt eine inkrementelle Aktualisierung offen – der strukturelle Beweis für die Manipulation.
Rechnung nach Bezahlung verändert
Eine echte Handwerker- oder Dienstleisterrechnung wird nach der Bezahlung verändert, um eine weitere Erstattung zu begründen. Ein auffälliger Abstand zwischen CreationDate und ModDate ist hier ein starkes Signal.
Gefälschtes Sachverständigengutachten
Ein Gutachten wird in Word verfasst – mit Schlussfolgerungen, die dem Versicherungsnehmer nützen. Das Producer-Feld zeigt Microsoft Word, nie das Fachsystem eines zugelassenen Sachverständigenbüros.
Das Ausmaß
Warum manuelle Prüfung nicht ausreicht
Die Sichtprüfung erkennt grobe Inkonsistenzen – nicht die unsichtbaren digitalen Änderungen.
OCR liest die Beträge aus. Woher das PDF stammt, liest OCR nicht.
Schadenmanagementsysteme (Guidewire, Majesco, Duck Creek) speichern und verwalten die Vorgänge – sie analysieren nicht die Struktur der PDF-Anhänge. OCR extrahiert Daten, erkennt aber nicht, ob ein PDF nach der Ausstellung verändert wurde. HTPBE? schließt diese Lücke und analysiert die Binärstruktur jedes eingereichten Belegs.
Was HTPBE? erkennt
Erkennungsleistung
Deterministische Struktursignale. Keine probabilistische Bewertung.
Inkrementelle Aktualisierungen
Jedes in einem PDF-Editor geänderte Dokument hinterlässt eine zweite xref-Tabelle. Ein authentisches Dokument aus einem institutionellen System sollte nur eine Tabelle enthalten.
Zeitstempel-Abweichung
Ein auffälliger Abstand zwischen Erstellungs- und Änderungsdatum bei einem angeblich frisch ausgestellten Beleg ist ein starkes Signal für eine nachträgliche Manipulation.
Nicht-institutioneller Producer
Echte Belege zertifizierter Dienstleister tragen die Signatur ihrer Abrechnungssysteme. Steht im Producer-Feld Word oder ein PDF-Editor, ist das ein Warnsignal.
Digitale Signaturkette
Manche Gutachten und Atteste sind digital signiert. Jede Änderung nach der Signatur wird mit der Konfidenzstufe „sicher“ erkannt.
Abweichende Schriftarten
Nachträglich veränderte Rechnungsbeträge führen häufig zu abweichenden Schriftart-Subsets – ein Hinweis darauf, dass Teile des Dokuments nachträglich eingesetzt wurden.
Bild-Artefakte
Manuell eingefügte Logos und Stempel erscheinen als zusätzliche, redundante Bildobjekte – der typische Fingerabdruck einer Fälschung.
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.
manuellStarter
30 Credits/Monat
Manuelle Stichproben und Integrationstests
am häufigstenGrowth
350 Credits/Monat
Aktive Pipelines zur Dokumentenverarbeitung
hohes VolumenPro
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 Versicherungsbetrug gestoppt haben
Schadensteams, Sachverständige und Betrugsanalysten nutzen HTPBE? zur Erkennung manipulierter Unterlagen.
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
Funktioniert es für alle Arten von Schadenbelegen?
Kann es einen erhöhten Betrag auf einer echten Rechnung erkennen?
Was bedeutet INCONCLUSIVE bei einem Schadenbeleg?
Wie lässt sich das in Guidewire oder ein anderes Schadenmanagementsystem einbinden?
Sichern Sie Ihr Schadensmanagement ab
Konto erstellen – PDFs im Browser prüfen oder per API-Schlüssel; beide Wege stehen Ihnen ab der Registrierung offen.
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