Täuschend echt – und deshalb so gefährlich: KI-generierte Bilder und Deepfakes stellen eine wachsende Herausforderung für Unternehmen dar. Ob in eingereichten Spesenbelegen, Versicherungsansprüchen, Bewerbungsunterlagen oder Identitätsdokumenten – manipulierte visuelle Inhalte bergen ein erhebliches Risiko für Betrug, Imageschäden und rechtliche Konsequenzen.
Insbesondere in Branchen wie Versicherungen, Buchhaltung und Finanzabteilungen nehmen Fälle von Rechnungsbetrug und gefälschten Bildnachweisen zu. Unternehmen benötigen daher skalierbare und automatisierte Lösungen zur zuverlässigen Identifikation solcher Fälschungen.
In diesem Artikel zeigen wir, wie Sie KI-generierte Bilder erkennen, welche Risiken bestehen und wie moderne Lösungen wie Klippa DocHorizon Unternehmen dabei unterstützen, Deepfakes automatisch zu erkennen und Prozesse abzusichern.
Kurzübersicht
- Täuschend echt, aber unberechtigt: Ein KI-generiertes Bild eines angeblichen Kratzers oder Schadens am Auto kann von Betrügern hochgeladen werden, um fälschlich eine Versicherungsleistung zu erhalten.
- Bildforensik entlarvt: Klippa nutzt eine Kombination aus Rauschmusteranalyse, EXIF‑Metadaten-Check und Copy‑Move- sowie Splicing-Erkennung, um subtile Anomalien zu erkennen, die menschlichen Augen entgehen.
- Schnell & automatisiert: Innerhalb von Sekunden liefert Klippa DocHorizon eine Bewertung, ob ein Schadensbild verdächtig ist – ideal für hohe Fallzahlen in der Schadenbearbeitung.
- Einfache Integration: Mit der No-Code IDP-Plattform von Klippa lässt sich die Betrugserkennung nahtlos in bestehende Schadensprüfungs-Workflows einfügen – so bleiben Prozesse effizient und sicher.
- Schutz für Versicherer & ehrliche Kunden: Automatisierte Erkennung minimiert Betrugsrisiken, verhindert finanzielle Verluste und stärkt das Vertrauen in faire Schadenregulierung.
Was sind KI-generierte Bilder?
KI-generierte Bilder entstehen nicht durch Kameras, sondern mithilfe generativer Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) oder Tools wie OpenAI. Diese Bilder wirken oft realistisch – sind jedoch entweder komplett erfunden oder manipuliert. Ein weiteres wichtiges Beispiel ist, dass auch OpenAI-generierte Bilder von Dokumenten wie Ausweisdokumenten, Rechnungen oder Belegen manipuliert werden können. Diese Fälschungen sind dabei schwer von echten Bildern zu unterscheiden. Beispiele:
- Ein KI-generiertes oder bearbeitetes Schadensbild zur Einreichung bei der Kfz-Versicherung
- Ein gefälschtes Ausweisdokument mit einem erfundenen Porträt
- Eine manipulierte Rechnung mit bearbeitetem Logo und Signatur
- Ein Spesenbeleg, auf dem Beträge und Empfänger verändert wurden
Echte vs. künstliche Bilder – worin liegt der Unterschied?
Echte Bilder zeigen die Realität, so wie sie von einer Kamera aufgenommen wurde – inklusive aller Unschärfen, Lichtreflexe und Metadaten. KI-generierte Bilder hingegen wirken oft „zu perfekt“: gleichmäßige Beleuchtung, makellose Oberflächen oder anatomisch leicht fehlerhafte Details sind typische Anzeichen. Technisch lassen sich Unterschiede unter anderem in Bildrauschen, Pixelstruktur oder Metadatenanalyse feststellen.
Warum sind KI-Bilder für Unternehmen problematisch?
- Betrugsversuche erkennen: Immer mehr Betrugsfälle im Versicherungs-, Finanz- oder HR-Bereich basieren auf manipulierten Bildern.
- Rechtliche Risiken: Das Weiterverarbeiten gefälschter Dokumente kann zu DSGVO-Verstößen oder Vertragsbrüchen führen.
- Vertrauensverlust: Unternehmen, die nicht ausreichend prüfen, riskieren ihren Ruf bei Kunden, Partnern und Behörden.
Gerade in Bereichen wie Versicherungsbetrug (z. B. manipulierte Schadensbilder) und Rechnungsbetrug (z. B. geänderte Beträge oder Empfängerangaben) ist ein automatisierter Schutzmechanismus entscheidend.
Praktisches Beispiel: Versicherungsbetrug mit KI-manipulierten Autoschäden
In der Versicherungsbranche stellen KI-generierte Bilder eine wachsende Herausforderung dar – besonders bei Schadensmeldungen mit manipulierten Fotos von Fahrzeugen.
Szenario: Versicherungsbetrug durch manipulierte Auto‑Bilder
Ein Versicherungsnehmer reicht Bilder eines beschädigten Fahrzeugs ein – beispielsweise mit einem verbeulten Kotflügel oder Kratzspuren. In einem scheinbar legitimen Schadensfall. Doch in Wahrheit wurden diese Fotos mithilfe von KI manipuliert oder gar komplett synthetisch erstellt, etwa durch Deepfake- oder Bild-Splicing-Techniken.
Wie Klippa DocHorizon manipulierter Bilder erkennt – Schritt für Schritt
Klippa DocHorizon ist eine KI-basierte Lösung für die automatisierte Dokumentenverarbeitung und -analyse. Obwohl sie primär auf die Extraktion und Verarbeitung von Texten aus Dokumenten spezialisiert ist, nutzt sie fortschrittliche Technologien, die auch zur Erkennung von KI-generierten Inhalten beitragen können.
Integration von Klippa DocHorizon in die Erkennung von KI-generierten Bildern:
- Texterkennung in Bildern: Wenn KI-generierte Bilder Text enthalten, kann DocHorizon diesen extrahieren und auf Plausibilität oder Übereinstimmung mit bekannten Quellen überprüfen.
- Metadatenanalyse: Durch die Analyse von Metadaten in Dokumenten, die KI-generierte Bilder enthalten, kann DocHorizon Unstimmigkeiten oder Anomalien identifizieren, die auf eine Manipulation hindeuten.
- Integration mit Bildforensik-Tools: DocHorizon kann in bestehende Workflows integriert werden, die spezialisierte Bildforensik-Tools nutzen, um eine umfassende Analyse von Dokumenten mit KI-generierten Bildern zu ermöglichen.
Die Deepfake- und KI-Bilderkennung ist vollständig in die Klippa DocHorizon-Plattform integriert. So funktioniert der Ablauf in der Praxis:
1. Dokument oder Bild hochladen
Mit der Klippa DocHorizon-Plattform können Sie:
- Einzelbilder (z. B. Ausweisfotos, Zahlungsnachweise, Porträts) hochladen
- Komplette Dokumente im PDF-, JPEG-, PNG- oder TIFF-Format verarbeiten
- Uploads manuell durchführen oder direkt aus bestehenden Systemen einspeisen (z. B. via CRM, ERP, KYC- oder Bewerberplattform)
2. Automatische Analyse im Hintergrund (Meta-Daten-Analyse)
Sobald das Dokument hochgeladen ist, läuft die Analyse vollständig automatisiert im Hintergrund ab. Klippa DocHorizon nutzt dabei mehrere Prüfverfahren parallel:
Visuelle Bildanalyse
Die Plattform scannt das Bild nach typischen Deepfake-Merkmalen wie:
- Unnatürliche Schatten oder Lichtquellen
- Verzerrte oder unscharfe Gesichtszüge, Finger oder Augen
- Künstlich wirkende Texturen oder Bildrauschen
- Gleichmäßige Oberflächen, die bei echten Bildern untypisch sind
Metadatenprüfung
DocHorizon analysiert die EXIF-Daten des Bildes:
- Kamera- und Gerätemodell
- Aufnahmedatum und -zeit
- GPS-Informationen
- Bearbeitungssoftware (z. B. Adobe Photoshop)
Fehlende, widersprüchliche oder generische Metadaten deuten häufig auf KI-generierten Content hin.
Inhaltlicher Cross-Check (optional)
Bei Dokumenten wie Ausweisen, Rechnungen oder Verträgen gleicht die Plattform visuelle Elemente mit extrahierten Textdaten ab:
- Stimmen Name und Bild überein?
- Passt das Logo zur Absenderadresse?
- Ist das Layout konsistent mit dem Dokumenttyp?
KI-gestützte Mustererkennung
Modernste Machine-Learning-Algorithmen erkennen subtile Abweichungen in Struktur, Perspektive und Bildkomposition – auch wenn das menschliche Auge keinen Unterschied sieht.
3. Risikobewertung und Ergebnisse einsehen
Innerhalb von Sekunden erscheint das Analyseergebnis im Klippa-Dashboard oder als strukturierte API-Antwort. Dabei wird ersichtlich:
- Ob potenzielle Deepfake-Merkmale erkannt wurden
- Welche Auffälligkeiten zur Bewertung geführt haben
- Welche Felder besonders überprüft werden sollten
Sie erhalten zudem u.a.:
- Eine Gesamtbewertung (z. B. „Verdacht auf KI-generiertes Bild“)
- Einen Hinweis, warum das Bild als verdächtig eingestuft wurde (z. B. „fehlende EXIF-Daten“, „visuelle Artefakte erkannt“)
- Detailansicht der analysierten Bildabschnitte (optional)
4. Manuelle Prüfung oder Automatisierung möglich
Basierend auf der Bewertung können Sie:
- Dokumente automatisch markieren oder blockieren
- Verdachtsfälle an die manuelle Prüfung weiterleiten
- Workflows definieren, z. B. automatische Ablehnung bei Deepfake-Verdacht im Onboarding
5. Integration in bestehende Prozesse
Klippa DocHorizon lässt sich flexibel in über 200 bestehende Systeme integrieren. Erzielen Sie eine reibungslose Workflow-Automatisierung, unabhängig von Ihrer Software-Konfiguration.
- Plug & Play: Sofort verbinden und Daten zwischen 200+ Business Apps steuern
- Maßgeschneidert: Nutzen Sie die DocHorizon-API und verbinden Sie Ihre Systeme direkt
- Intelligente Exporte: Exportieren Sie geprüfte, strukturierte Daten in 20+ Formaten
Kombinierbar mit weiteren Klippa-Modulen wie Datenextraktion, Anonymisierung oder digitale Signatur. Ergebnis: Schneller, sicherer und automatisierter Schutz vor Fake-Content!
FAQ
Klippa’s IDP‑Plattform kombiniert OCR, Computer Vision, KI und ML zur automatisierten Dokumenten- und Bildanalyse. Diese Technologie kann manipulierte oder KI-generierte Schadensbilder erkennen und klassifizieren, bevor ein Schaden abgeschlossen wird.
Die Plattform bietet umfassende Integration über eine API, SDK oder Low‑Code‑Workflow-Builder. So lassen sich Betrugserkennungsmodule einfach in bestehende Prozessketten der Schadenbearbeitung einbinden.
Neben der Bildqualitätserkennung bietet Klippa DocHorizon auch Tools für Fraud Detection, Claims Processing, sowie Verarbeitung und Validierung von Versicherungsdokumenten wie COIs – ideal für automatisierte Prüfungen in der Versicherungspraxis.
Klippa ermöglicht bis zu 90 % schnellere Dokumentenbearbeitung, hohe Datenextraktionsgenauigkeit (bis zu 99 %) und reduziert manuelle Arbeit deutlich. Das beugt Betrug vor und steigert Effizienz signifikant.
Ja – Klippa verarbeitet Daten DSGVO-konform, speichert standardmäßig keine Kundendaten und arbeitet über verschlüsselte Verbindungen. Die Server sind ISO-zertifiziert, inklusive ISO 27001.