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 nachträgliche Änderungen an der Datei.
HTPBE? analysiert die Strukturebene der PDF-Datei – die Schicht, in der auch unsichtbare digitale Änderungen Spuren hinterlassen. 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
Ein echter Beleg, nachträglich verändert, besteht jede Sichtprüfung
Der typische Betrug im Schadenfall ist kein frei erfundenes Dokument. Es ist ein echter Kostenvoranschlag, eine echte Reparaturrechnung oder ein echtes Gutachten, das nach der Ausstellung erneut geöffnet und mit einem höheren Betrag, einem anderen Datum oder einer anderen Fahrzeug- oder Objektangabe neu gespeichert wird. Briefkopf, Layout und Positionen stammen aus dem Original – deshalb fällt bei der Durchsicht am Bildschirm nichts auf.
Sachbearbeitung und Sachverständige sehen nur, was die Datei jetzt zeigt. Sie können den eingereichten Beleg nicht mit dem Original vergleichen, das sie nie in der Hand hatten, und auch OCR liest lediglich die heutigen Beträge aus – nicht, ob dort bei der Ausstellung etwas anderes stand.
HTPBE? prüft die PDF-Datei selbst und liefert das Ergebnis in etwa drei Sekunden: INTACT, MODIFIED oder INCONCLUSIVE, mit benannten Markern. Das Urteil sagt, ob die Datei Spuren einer Änderung nach der Ausstellung trägt – nicht, ob der Schaden tatsächlich eingetreten ist und nicht, ob jemand betrügen wollte. Beides bleibt Ihre Prüfung.
Häufige Veränderungen an Schadensunterlagen
- Gesamtbetrag oder einzelne Positionen im Kostenvoranschlag angehoben
- Rechnungsdatum verschoben, damit der Beleg zum Schadenstag passt
- Reparaturrechnung nach der Bezahlung für eine zweite Erstattung angepasst
- Gutachten im Wortlaut zugunsten der einreichenden Person umgeschrieben
- Fahrzeug-, Objekt- oder Personenangaben in einem echten Beleg ausgetauscht
- Seiten aus mehreren Belegen zu einem Nachweis zusammengesetzt
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. Diese nachträgliche Bearbeitung hinterlässt in der Datei strukturelle Spuren.
Rechnung nach Bezahlung verändert
Eine echte Handwerker- oder Dienstleisterrechnung wird nach der Bezahlung verändert, um eine weitere Erstattung zu begründen. Passen Erstellungs- und Änderungsdatum der Datei nicht zusammen, ist das hier ein starkes Signal.
Gefälschtes Sachverständigengutachten
Ein Gutachten wird in Word verfasst – mit Schlussfolgerungen, die dem Versicherungsnehmer nützen. Die Datei stammt damit aus einem Textverarbeitungsprogramm, nicht aus dem 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.
Nachträgliche Bearbeitung
Eine nachträgliche Bearbeitung eines Dokuments – im PDF-Editor oder durch Nachbau in anderer Software – hinterlässt in der Datei meist strukturelle Spuren, die HTPBE? meldet.
Zeitstempel-Abweichung
Passen Erstellungs- und Änderungsdatum eines angeblich frisch ausgestellten Belegs nicht zusammen, ist das ein starkes Signal für eine nachträgliche Manipulation.
Herkunft außerhalb des Abrechnungssystems
Echte Belege zertifizierter Dienstleister stammen aus ihren Abrechnungssystemen. Zeigt eine Datei Anzeichen dafür, dass sie außerhalb ihrer angegebenen Quelle erzeugt oder überarbeitet wurde, meldet HTPBE? das.
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 Schriftarten – ein Hinweis darauf, dass Teile des Dokuments nachträglich eingesetzt wurden.
Eingefügte Logos und Stempel
HTPBE? erkennt Logos, Stempel und Signaturen, die aus einem anderen Dokument übernommen und eingefügt wurden.
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?
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Konto erstellen – PDFs im Browser prüfen oder per API-Schlüssel; beide Wege stehen Ihnen ab der Registrierung offen.
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