Seguros · Integridad en las reclamaciones

Integridad de las reclamaciones

Una puntuación que indica a su equipo de reclamaciones si debe aprobar, revisar o rechazar una reclamación de seguro, antes de que le cueste dinero.

Diseñado para compañías aseguradoras y tramitadores de siniestros que necesitan detectar imágenes manipuladas en el momento de la primera notificación de siniestro, antes de que la reclamación entre en tramitación.

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Coche con daños en el parachoques trasero
Imagen generada por IA
Puntuación de integridad de las reclamaciones
100 = totalmente manipulado · 0 = auténtico
0 / 100
0-50 50-70 70-80 80-100
Acción recomendada Elevar el caso a la SIU
Motor de contexto
1 Leer la reclamación
«La ventanilla de mi coche se ha roto tras un incidente en un aparcamiento».
2 Extracción de objetos
ventanilla del coche carrocería del vehículo contexto de estacionamiento
3 Análisis de dirección
Centrando el escaneo forense en la región de la ventana...
4 Puntuación de la región
Límite de empalme: 91 % · Desajuste de ruido: 84 % · Textura: 78 %

Detección sensible al contexto

La mayoría de los sistemas de seguros analizan las imágenes de las reclamaciones de forma ciega. Nuestro motor lee primero el texto de la reclamación, entiende qué daños se describen y dirige el escaneo forense a las regiones exactas que importan.

01
Texto de la reclamación analizado
El procesamiento del lenguaje natural extrae el tipo de daño reclamado, los objetos afectados y las circunstancias del texto de la notificación inicial de siniestro (FNOL).
02
Regiones identificadas
El motor señaló daños en regiones específicas de la imagen y en los límites de los objetos en las fotos presentadas como prueba.
03
Escaneo forense dirigido
El análisis forense multicapa se centra en las regiones identificadas: detección de empalmes, análisis de ruido, consistencia de la iluminación y coherencia de la textura.
04
La puntuación refleja el contexto.
La puntuación final de integridad compara las señales forenses con la narrativa de la reclamación, lo que da como resultado una única cifra procesable para su equipo.

Real frente a manipulado

«La ventanilla de mi coche se ha roto tras un incidente en un aparcamiento».

Coche real con daños por colisión frontal.
Región de escaneo
Foto de Freepik
Texto de la reclamación: «La ventanilla de mi coche se ha roto tras un incidente en un aparcamiento».
Coherente con la afirmación
Realismo del patrón de grietas
94%
Ruido en el límite de ruptura
88%
Iluminación sobre fragmentos
91%
Límite de empalme
96%
18 / 100 Puntuación de integridad
Coche generado por IA, sin daños visibles.
Anomalía
Imagen generada por IA
Texto de la reclamación: «La ventanilla de mi coche se ha roto tras un incidente en un aparcamiento».
Incoherencias detectadas
Realismo del patrón de grietas
Anomalía del 82 %
Ruido en el límite de ruptura
78 % de anomalía
Iluminación sobre fragmentos
69 % de anomalía
Límite de empalme
Anomalía del 88 %
87 / 100 Puntuación de integridad

Tus reglas. Nuestra inteligencia.

Usted define los umbrales. Nosotros proporcionamos la puntuación. Automatice las decisiones sobre reclamaciones o derive los casos al equipo adecuado en función del nivel de riesgo.

0-50
Aprobación por vía rápida

Las pruebas concuerdan con la reclamación. Aprobar automáticamente o remitir al proceso estándar.

50-70
Solicitar pruebas

Algunas señales son ambiguas. Solicite documentación adicional o fotos al reclamante.

70-80
Elevar el caso a la SIU

Se han activado múltiples señales forenses. Remitir a la Unidad de Investigación Especial para su revisión.

80-100
Marcar para investigación

Alta probabilidad de manipulación de imágenes. Señalar la denuncia para una investigación formal por fraude.

0%
Aumento de las reclamaciones manipuladas por IA (2023-2025)
$0B
Coste anual del fraude en seguros (EE. UU.)
0 %+
De todas las reclamaciones, hay fraude.
0%
De reclamaciones fraudulentas que utilizan imágenes manipuladas.

Calcule su exposición al fraude

Analice su cartera de reclamaciones con nuestro motor forense. Compruebe qué porcentaje de las imágenes probatorias contiene manipulación.

Ponte en contacto Ver documentación de la API →