In der Schadenbearbeitung müssen Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu einem klaren Gesamtbild zusammengeführt werden. Passen Angaben aus Schadenmeldung, Fotos, Rechnungen und weiteren Nachweisen nicht zusammen, entsteht zusätzlicher Prüfaufwand.
Mit der Paperfly AI Inbox und AI Flows lassen sich diese Informationen automatisiert zusammenführen, gegeneinander prüfen und Auffälligkeiten gezielt für die weitere Bearbeitung herausstellen. Als All-in-One-Lösung verbindet Paperfly dabei Datenerfassung, KI-gestützte Prüfung und die anschließende Prozesssteuerung in einem durchgängigen digitalen Schadenprozess.
Die Paperfly AI Inbox verarbeitet eingehende E-Mails, Dokumente und Fotos automatisch. Sie erkennt verschiedene Dokumentenarten, extrahiert relevante Daten und stellt sie dem passenden Schadenfall strukturiert bereit.
Ein Paperfly AI Flow übernimmt anschließend die erste fachliche Prüfung. Er führt die relevanten Informationen zusammen, bewertet sie anhand definierter Regeln und Unternehmenswissen und leitet daraus den nächsten Prozessschritt ab.
Das erwartet Sie in diesem Artikel:
Was bedeutet Konsistenzprüfung im Schadenfall?
Bei einer Konsistenzprüfung werden die Informationen eines Schadenfalls im Zusammenhang geprüft. Heute bedeutet das, Angaben aus Schadenmeldung, Fotos, Rechnungen, Polizeiberichten und weiteren Unterlagen manuell miteinander zu vergleichen. Mitarbeiter müssen dabei beispielsweise Schaden- oder Polizzennummer, Schadendatum, beteiligte Personen, Kennzeichen, Schadenart oder Schadenhöhe über mehrere Quellen hinweg kontrollieren.
Typische Prüfungen, die sich automatisieren lassen
- Schaden-, Vertrags- und Personendaten über mehrere Unterlagen abgleichen
- Schadendatum mit weiteren Angaben und Nachweisen vergleichen
- Schadenbeschreibung mit Fotos und Berichten prüfen
- Rechnungs- und Kostenvoranschlagsdaten gegenüberstellen
- Fehlende Unterlagen oder Angaben erkennen und anfordern
- Widersprüchliche Informationen markieren
- Verwendete Informationen ihrer jeweiligen Quelle zuordnen
Informationen aus mehreren Quellen automatisch gegeneinander prüfen
Eine Cross-Source-Prüfung vergleicht Angaben über den gesamten Vorgang hinweg. Gerade bei umfangreichen Schadenakten entstehen sonst leicht Widersprüche, die übersehen werden können, da jede Unterlage einzeln betrachtet wird.
Dabei geht es nicht nur um identische Felder. Auch zeitliche Zusammenhänge, Beträge, Schadenbeschreibung, beteiligte Personen und weitere Falldaten werden gemeinsam bewertet.
Typische Cross-Source-Prüfungen
- Stimmen Name, Polizzennummer, Kennzeichen und weitere Stammdaten über die Unterlagen hinweg überein?
- Passt das gemeldete Schadendatum zu Polizeibericht, Rechnung und weiteren Nachweisen?
- Deckt sich die Schadenbeschreibung mit den Informationen auf Fotos oder in Berichten?
- Stimmen Schadenhöhe, Kostenvoranschlag und Rechnungsbetrag miteinander überein?
- Gibt es Angaben, die sich widersprechen oder nur in einer einzelnen Quelle vorkommen?
Kausalitätsprüfung: Passt das Schadenbild zur gemeldeten Ursache?
Bei der Kausalitätsprüfung geht es um die Frage, ob der geltend gemachte Schaden tatsächlich durch das gemeldete Ereignis verursacht wurde. Ein Hagelereignis am angegebenen Ort und Datum macht einen Schaden zunächst plausibel, belegt aber noch nicht, dass jede festgestellte Beschädigung auf dieses Ereignis zurückgeht.
Beispiel einer Kausalitätsprüfung bei einem Hagelschaden
| Prüfbereich | Mögliche Prüfung | Bedeutung für die Regulierung |
|---|---|---|
| Ereignisplausibilität | Wetterdaten bestätigen Hagel am angegebenen Ort und Datum | Das gemeldete Ereignis wird fachlich plausibler |
| Schadenbild | Fotos und weitere Nachweise zeigen typische Beschädigungen | Zusammenhang zwischen Ereignis und Schaden kann geprüft werden |
| Zeitlicher Zusammenhang | Schadendatum und Ereignisdaten stimmen überein | Zeitliche Kausalität wird gestützt |
| Vorschäden | Historische Schadendaten oder ältere Fotos zeigen bereits vorhandene Beschädigungen | Aktuellen Schaden besser von früheren Schäden abgrenzen |
| Alternativursachen | Materialalterung, Verschleiß oder andere Einwirkungen werden berücksichtigt | Fehlzuordnung zur gemeldeten Ursache vermeiden |
| Fachliche Klärung | Ergebnis bleibt trotz Datenabgleich uneindeutig | Fall gezielt an Mitarbeiter oder Sachverständigen aussteuern |
Neben Wetterdaten können auch weitere externe Datenquellen in die automatisierte Bewertung einbezogen werden, sofern sie für den jeweiligen Schadenfall fachlich relevant sind. Ereignisplausibilität zeigt dabei, dass ein Schadenereignis möglich war. Die Kausalitätsprüfung bewertet, ob der konkrete Schaden tatsächlich darauf zurückzuführen ist.
Mit Paperfly können solche Daten in einem Paperfly AI Flow zusammengeführt und anhand definierter Prüflogiken bewertet werden. Der Workflow kann dabei prüfen, ob Schadendatum und Schadenort zu den verfügbaren Wetterinformationen passen, ob das dokumentierte Schadenbild mit der gemeldeten Ursache vereinbar ist und ob Hinweise auf Vorschäden oder alternative Ursachen vorliegen.
Schadenfotos fachlich auswerten lassen und mit Angaben abgleichen
Schadenfotos liefern im Schadenprozess mehr als einen visuellen Nachweis. Sie können zeigen, welcher Gegenstand betroffen ist, welche Schadenart vorliegt, wo sich die Beschädigung befindet und wie groß ihr sichtbares Ausmaß ist.
Gerade bei Fahrzeug- oder Sachschäden lassen sich so Dellen, Risse, Glasbruch, Wasserschäden oder andere sichtbare Merkmale strukturiert erfassen. Die automatische Bildanalyse kann Aufnahmen zusätzlich nach Perspektive und Qualität einordnen, beispielsweise Gesamtansichten und Nahaufnahmen unterscheiden und unzureichende Bilder erkennen.
Passen Bild und Angaben zusammen, wird das Ergebnis direkt für die weitere Prüfung genutzt. Fehlen relevante Perspektiven, ist die Bildqualität zu gering oder weicht das sichtbare Schadenbild von der Meldung ab, wird der Vorgang gezielt zur Klärung ausgesteuert.
Wie Schadenfotos fachlich ausgewertet werden können
| Prüfbereich | Mögliche Bildauswertung | Nutzen im Schadenprozess |
|---|---|---|
| Betroffener Gegenstand | Fahrzeugteil, Fenster, Dach, Haushaltsgerät oder anderes Objekt erkennen | Schaden dem richtigen Gegenstand und Vorgang zuordnen |
| Schadenart | Delle, Riss, Glasbruch, Wassereintritt oder andere sichtbare Beschädigung identifizieren | Gemeldete Schadenart mit dem Bild abgleichen |
| Schadenumfang | Lage, Größe und Ausdehnung der sichtbaren Beschädigung erfassen | Grundlage für Triage und weitere Schadenbewertung |
| Kontextabgleich | Bildinhalt mit Schadenbeschreibung und weiteren Falldaten vergleichen | Widersprüche zwischen Meldung und Bild sichtbar machen |
| Bildqualität | Unschärfe, schlechte Belichtung, fehlende Perspektiven oder unbrauchbare Aufnahmen erkennen | Fehlendes oder besseres Bildmaterial gezielt nachfordern |
| Vorschäden | Hinweise auf ältere oder bereits vorhandene Beschädigungen berücksichtigen | Aktuellen Schaden differenzierter bewerten |
| Auffälligkeiten | Ungewöhnliche Bildinhalte oder fehlende erwartete Merkmale markieren | Fälle gezielt zur weiteren fachlichen Prüfung aussteuern |
KI-unterstützt: Vorschäden erkennen und vom aktuellen Schaden abgrenzen
Vorschäden, ältere Reparaturen, Gebrauchsspuren oder bereits dokumentierte Beschädigungen können die Bewertung des aktuellen Schadenumfangs beeinflussen. In Kfz-Gutachten werden Vorschäden deshalb ausdrücklich berücksichtigt, einschließlich der Frage, ob sie unrepariert, teilrepariert oder bereits instandgesetzt wurden. Auch Angaben zum allgemeinen Fahrzeugzustand und zur Plausibilität des Schadenbilds fließen in die Beurteilung ein.
Prüfkriterien bei Vorschäden
Authentizitätsprüfung mit KI: Fotos und Dokumente automatisch auf Auffälligkeiten prüfen
Fotos, Rechnungen und weitere digitale Nachweise können für die Schadenregulierung fachlich relevant sein, enthalten aber nicht automatisch einen verlässlichen Herkunftsnachweis. Bilder lassen sich bearbeiten, zuschneiden oder mehrfach verwenden, Dokumente können nachträglich verändert werden und Metadaten können Auffälligkeiten zeigen.
Ein KI-gestützter Dublettencheck kann identische oder sehr ähnliche Bilder automatisch erkennen, auch wenn sie zugeschnitten, skaliert oder leicht verändert wurden. Zusätzlich können Metadaten wie Aufnahmezeitpunkt, Geodaten oder verwendete Software automatisiert ausgewertet werden.
Automatisierte Authentizitätsprüfungen im Schadenprozess
| Prüfbereich | Mögliche Prüfung | Nutzen für die Schadenbearbeitung |
|---|---|---|
| Bildmanipulation | Bearbeitungsspuren oder nachträglich veränderte Bildbereiche erkennen | Auffällige Schadenfotos gezielt prüfen |
| Dublettencheck | Bilder mit früheren oder anderen Schadenfällen vergleichen | Mehrfach verwendete Nachweise sichtbar machen |
| Metadatenanalyse | Zeitstempel, Geodaten, Kameradaten oder Softwarehinweise prüfen | Entstehungskontext eines Fotos besser einordnen |
| Dokumentenprüfung | Veränderungen oder strukturelle Auffälligkeiten in Rechnungen und weiteren Dateien erkennen | Manipulierte oder auffällige Unterlagen identifizieren |
| Quellenvergleich | Technisches Prüfergebnis mit Schadenmeldung und übrigen Falldaten abgleichen | Einzelne Auffälligkeiten im Gesamtkontext bewerten |
| Aussteuerung | Uneindeutige oder auffällige Ergebnisse kennzeichnen | Fall an Mitarbeiter oder spezialisierte Prüfung übergeben |
Haftungsprüfung: Unfallschilderungen automatisch bewerten und Haftungsquoten ableiten
Bei der Haftungsprüfung reicht es nicht aus, einzelne Angaben nur auf Übereinstimmung zu prüfen. Gerade in Kfz-Schadenfällen müssen Unfallschilderungen, Polizeiberichte, Aussagen von Beteiligten oder Zeugen und weitere Falldaten gemeinsam bewertet werden.
Aus diesen Informationen entsteht eine Einschätzung dazu, wer für den Schaden haftet und ob eine eindeutige oder geteilte Verantwortlichkeit vorliegt. Je nach Schadenkonstellation kann daraus auch eine Haftungsquote als fachliches Ergebnis abgeleitet werden.
Solche Bewertungen profitieren von einer konsistenten Prüflogik, weil neue Dokumente oder Aussagen die bisherige Einschätzung verändern können. Das Ergebnis sollte dabei nicht als isolierte Antwort vorliegen, sondern als nachvollziehbare Einschätzung mit den zugrunde liegenden Informationen und offenen Prüfpunkten.
Welche Informationen die KI für die Haftungsprüfung bewertet
- Unfallschilderungen der Beteiligten
- Angaben aus Polizeibericht und weitere Nachweise
- Beteiligte Personen und Fahrzeuge
- Ablauf und zeitliche Reihenfolge des Schadenereignisses
- Widersprüchliche oder fehlende Angaben
- Mögliche Pflichtverletzungen oder Verantwortlichkeiten
- Bisherige Haftungseinschätzung
- Neue Informationen, die eine Neubewertung erforderlich machen
Wie Paperfly Prüfergebnisse automatisch dokumentiert
Ein fachliches Prüfergebnis gewinnt an Wert, wenn sich später nachvollziehen lässt, wie es zustande gekommen ist. Für Versicherer bedeutet das, nicht nur das Ergebnis zu sehen, sondern auch die herangezogenen Quellen, angewendeten Regeln, festgestellten Abweichungen und die daraus abgeleitete Empfehlung.
Welche Prüfschritte automatisch dokumentiert werden
| Bestandteil | Beispiel im Schadenfall | Nutzen für die Schadenbearbeitung |
|---|---|---|
| Quellenbezug | Prüfergebnis mit Schadenmeldung, Foto, Rechnung oder Vertragsklausel verknüpfen | Herkunft einer Bewertung nachvollziehen |
| Prüfkriterium | Verwendete Regel oder fachliche Bedingung festhalten | Zeigen, warum ein Ergebnis zustande gekommen ist |
| Abweichung | Widerspruch zwischen Schadenmeldung und Nachweis dokumentieren | Offene Prüfpunkte transparent machen |
| Empfehlung | Vorgeschlagenen nächsten Prozessschritt dokumentieren | Entscheidungsvorbereitung nachvollziehbar machen |
| Mitarbeiterentscheidung | Übernahme, Anpassung oder Ablehnung der Empfehlung festhalten | Human-in-the-Loop transparent dokumentieren |
| Begründung | Grund für Aussteuerung oder abweichende Entscheidung hinterlegen | Fachliche Entscheidung später rekonstruieren |
| Historie | Reihenfolge von Prüfung, Empfehlung und Freigabe erhalten | Bearbeitungsverlauf über den gesamten Schadenfall nachvollziehen |
Aus einem Prüfergebnis wird so eine dokumentierte Entscheidungsbasis, die zeigt, welche Informationen berücksichtigt wurden, wie die Bewertung zustande kam und warum der Schadenfall entsprechend weitergeführt wurde.
Fazit: Aus zahlreichen Nachweisen wird automatisiert eine Entscheidungsbasis
Mit der Paperfly AI Inbox und Paperfly AI Flows können Schadenmeldung, Fotos, Dokumente, historische Daten und weitere Nachweise automatisiert zusammengeführt, gegeneinander geprüft und anhand definierter Regeln bewertet werden.
FAQ zur KI-gestützten Konsistenzprüfung im Schadenfall
Was automatisiert eine KI bei der Konsistenzprüfung im Schadenfall?
Eine KI-gestützte Konsistenzprüfung vergleicht Informationen aus Schadenmeldung, Dokumenten, Fotos und weiteren Nachweisen automatisch miteinander. Sie erkennt Übereinstimmungen, fehlende Angaben, Widersprüche und Auffälligkeiten und stellt nur die Fälle zur weiteren Prüfung bereit, bei denen fachliche Klärung erforderlich ist.
Welche Informationen können im Schadenfall automatisch abgeglichen werden?
Automatisch abgeglichen werden können beispielsweise Schaden- und Polizzennummern, Personen- und Fahrzeugdaten, Schadendatum, Schadenhöhe, Schadenbeschreibung sowie Angaben aus Rechnungen, Fotos oder Polizeiberichten. Der Abgleich erfolgt quellenübergreifend über den gesamten Schadenfall.
Wie kann KI prüfen, ob ein Schaden zur gemeldeten Ursache passt?
Bei der KI-gestützten Kausalitätsprüfung werden Schadenbild, Schadendatum, Schadenort und weitere Nachweise automatisch zusammengeführt und bewertet. Zusätzlich können externe Daten wie Wetterinformationen sowie Hinweise auf Vorschäden oder Alternativursachen einbezogen werden, um die gemeldete Ursache fachlich einzuordnen.
Können Schadenfotos automatisch ausgewertet und mit Falldaten abgeglichen werden?
KI kann Schadenfotos automatisch nach betroffenem Gegenstand, Schadenart, Schadenumfang und weiteren sichtbaren Merkmalen auswerten. Die Ergebnisse lassen sich anschließend mit Schadenmeldung, Dokumenten und weiteren Falldaten abgleichen, um Widersprüche oder fehlende Informationen früh zu erkennen.
Wie werden unklare oder widersprüchliche Fälle automatisch gesteuert?
Eindeutige Fälle können nach der automatisierten Prüfung direkt weiterlaufen. Widersprüchliche, auffällige oder unsichere Ergebnisse werden anhand definierter Regeln und Schwellenwerte gezielt an einen Mitarbeiter zur fachlichen Prüfung übergeben.