Tre kritiske sårbarheder i den moderne skadeproces.
Hvor svig forekommer hyppigst i automatiserede skadesanmeldelser.
Syntetiske og AI-redigerede skadesbilleder
Billeder af bilskader, elektronik med vandskade eller knuste ruder genereres i dag på under 10 sekunder. AISkan undersøger EXIF-optik, kamerasensorstøj og C2PA signaturer for at afsløre falske fotos.
ChatGPT-forfattede hændelsesforløb
Fiktive vidneudsagn og ulykkesrapporter skrives med generiske klicheer, mekanisk ordvalg og syntetisk logik. AISkan afslører sprogmodellens fingeraftryk i teksten.
Manipulerede håndværkertilbud og fakturaer
Taksatorer modtager hundredvis af PDF-overslag dagligt. Med AISkans automatiske PDF-scanner opdages AI-formuleret indhold og syntetiske uoverensstemmelser øjeblikkeligt.
Trænet på et proprietært unikt datasæt til forsikring.
Amerikanske AI-detektorer fejler på dansk forsikringssvig, fordi de mangler kendskab til den særlige danske skadesterminologi og taksatorpraksis.
AISkan er trænet på et proprietært og unikt dansk datasæt bestående af over 100.000 autentiske skadesanmeldelser, taksatorrapporter, håndværkertilbud og syntetisk genererede svigsscenarier. Det giver jeres svigafdeling markedets højeste træfsikkerhed med minimal risiko for falske anklager.
Revisionssikre rapporter til brug i Ankenævnet og retssager.
En afvisning af en skadesudbetaling på grund af mistanke om svig kræver solid dokumentation. AISkan leverer ikke blot en procentdel, men en udtømmende teknisk rapport:
- Fuldstændig dump af EXIF, IPTC og XMP metadata
- Statistisk analyse af ordvalg, sætningsrytme og sproglig ensartethed
- Kryptografisk tidstempel og juridisk holdbar dokumentation