IA de detecção de imagem manipulada para seguros

O Modelo de Detecção de Imagem Alterada da Inaza identifica automaticamente imagens manipuladas ou adulteradas digitalmente, ajudando as seguradoras a reduzir as reivindicações fraudulentas e garantir a autenticidade das mesmas.
Detect Fake and Edited Insurance Images

10-20%

Of all P&C claims are fraudulent.

$308 Billion

The amount paid out on fraudulent claims in the US each year.

Detecte imagens manipuladas e evite fraudes

Qual o valor que o modelo de detecção de manipulação de imagens de IA da Inaza oferece às várias equipes de seguros?

Equipes de subscrição

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Melhor avaliação de risco — Impeça que imagens alteradas afetem a forma como você avalia riscos e subscreve políticas.

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Prevenção de fraudes — Identifique imagens que foram alteradas para ocultar danos pré-existentes ou marcadores de veículos comerciais.

Reclamações
Equipes

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Detecção instantânea de fraude de imagem — Identifique fotos de reivindicações manipuladas ou editadas antes dos pagamentos.

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Reduza os erros de pagamento — Evita que reivindicações fraudulentas passem por revisões manuais.

Equipes de fraude e SIU

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Detecção avançada de adulteração — Sinaliza imagens com análise forense baseada em IA.

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Alertas automatizados para reivindicações suspeitas — Garante que reivindicações de alto risco recebam um escrutínio extra.

Smarter Detection, Built for Real-World Fraud

Image fraud is getting smarter. Manual image review simply doesn't cut it anymore. Inaza's fraudulent image detection allows you to out-smart even the most advanced of fraudsters and catch altered images before they impact your bottom-line.
invoice fraud detection
Visual Manipulation Detection
Detect pixel-level manipulation including cloning, splicing, lighting inconsistencies, and compression artifacts. Perfect for identidying photoshopped or digitally editted images.
invoice fraud detection
Metadata Anomaly Analysis
Inspect file properties and hidden data for red flags: timestamp mismatches, device ID swaps, GPS coordinates, inconsistent file structures, and re-exported PDFs.
Cost Control in insurance
AI Generation Detection
Distinguish genuine images from AI-generated fabrications. The model identifies synthetic textures, image irregularities, and metadata artifacts unique to genAI-created or altered images.
invoice fraud detection
Contextual Consistency
Identify inconsistencies between the image content and the provided context such as weather, time, location, or narrative details.
invoice fraud detection
Threshold tuning & explainable scoring
Adjust detection sensitivity to align with your fraud tolerance. Every score includes clear indicators, confidence levels, and visual evidence so compliance and SIU teams can defend each decision.

From Problem to Solution in Minutes - not months.

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Como funciona a detecção de imagens alteradas com inteligência artificial

O Modelo Alterado de Detecção de Imagem da Inaza fornece às seguradoras uma maneira perfeita e automatizada de verificar a autenticidade da imagem.

Metadados de imagem e análise de pixels

Digitaliza metadados de imagem e padrões de pixels para detectar anomalias ou alterações.
Image Analysis insurance icon

Verificação cruzada alimentada por IA

Compara as imagens enviadas com registros anteriores para identificar inconsistências.
Data Insights insurance icon

Alertas de sinalização de fraude em tempo real

Sinaliza automaticamente imagens suspeitas para uma investigação mais aprofundada.
Fraud Flagging Alerts in insurance icon

Reclamações instantâneas e integração UW

Funciona em sistemas existentes, de subscrição, FNOL e de sinistros para aprimorar a detecção de fraudes sem interromper os fluxos de trabalho.
Seamless Integration icon

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