Wir stellen Clyravision vor
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Bilder sind ein Unternehmensvermögen, das geschützt werden muss
Der rasante Aufstieg von Deepfake-Tools bedeutet, dass jeder manipulierte Bilder oder Dokumente erstellen kann, die realistisch wirken. Diese Zunahme ausgeklügelter Fälschungen gefährdet die Vertrauenswürdigkeit aller visuellen Inhalte. Unternehmen verlassen sich auf Fotos als Grundlage für finanzielle und operative Entscheidungen mit hoher Tragweite. Ein manipuliertes Foto einer Unfallstelle, ein gefälschtes Bild eines Produktfehlers oder ein reales Bild im falschen Kontext kann zu erheblichem Betrug, finanziellen Verlusten und Sicherheitsrisiken führen.
Relevante Anwendungsfälle finden sich in vielen Branchen
01 Versicherung
Denken Sie an einen typischen Versicherungsfall. Der gesamte Prozess basiert oft auf Fotos, die vom Versicherungsnehmer eingereicht werden, und die Auszahlung wird anhand der in den Bildern gezeigten Schadensnachweise berechnet.
- Human-in-the-Loop: Legitime Ansprüche können automatisch und schneller genehmigt werden. Nur die hochriskanten oder verdächtigen Bilder werden an einen menschlichen Sachbearbeiter weitergeleitet. Dieser kann über die übersichtliche Clyravision-Oberfläche die detaillierten Beweise (forensische Spuren, Reverse-Image-Search-Ergebnisse) prüfen und eine fundierte Entscheidung treffen.
- Automatisierte Triage: Das agentische System scannt sofort nach Betrugsindikatoren: digitale Manipulationen zur Erzeugung oder Verschlimmerung von Schäden oder die Nutzung von Online-Fotos anderer Unfälle.
02 E-Commerce
Betrachten Sie ein E-Commerce-Unternehmen, das Garantiefälle bearbeitet. Ein Händler könnte hunderte Ansprüche pro Woche bearbeiten, die jeweils einen Fotobeweis eines Mangels erfordern. Die manuelle Prüfung kann Engpässe verursachen, die die Kundenzufriedenheit mindern und die Genauigkeit verringern.
- Effiziente Entscheidungen: Legitime Ansprüche können innerhalb weniger Minuten automatisch genehmigt werden, wodurch der Kunde sofortigen Service erhält. Verdächtige Ansprüche werden automatisch markiert und in die Warteschlange eines Support-Mitarbeiters geleitet, der über die UI genau sehen kann, warum das Bild als verdächtig eingestuft wurde, bevor er den Kunden kontaktiert.
- High-Volume Batch Processing: Das System verarbeitet große Mengen und prüft alle Einsendungen auf heruntergeladene Internetfotos, Hinweise auf gefälschte Schäden (z. B. hinzugefügte Risse) oder andere Inkonsistenzen.
03 Nachrichten, Medien & öffentliche Sicherheit
Stellen Sie sich eine Nachrichtenorganisation oder eine Krisenreaktionsbehörde während eines aktuellen Ereignisses vor, z. B. Naturkatastrophe, Protest oder Sicherheitsvorfall. Sie werden sofort mit Bildern aus sozialen Medien oder Messaging-Diensten überschwemmt. Die Herausforderung: Diese Bilder können alt, aus dem Kontext gerissen, digital manipuliert oder vollständig KI-generiert sein, um Desinformation zu verbreiten. Jede manuelle Überprüfung ist zeitaufwendig, ressourcenintensiv und erzeugt einen kritischen Engpass, was das Risiko erhöht, falsche Informationen zu veröffentlichen, Vertrauen zu verlieren und sogar Menschenleben zu gefährden.
- Vielschichtiger Verifikationsworkflow: Prüft Bilder nicht nur auf forensische Spuren digitaler Veränderungen, sondern führt auch eine Reverse-Image-Suche durch, um den Ursprung des Bildes und den Kontext früherer Verwendungen zu überprüfen.
- Automatisierte Authentizitätsanalyse: Das agentenbasierte System ist auf die Verarbeitung hoher Mengen in Echtzeit ausgelegt und lässt sich in bestehende Systeme integrieren.