Multi-Signal-Forensik mit nachvollziehbarer Begründung — kein Black-Box-Score.
Bild wird im RAM analysiert · nie gespeichert
Forensische Signale unterscheiden sich zwischen Elektronik und Luxusware. Claimscan kennt die typischen Betrugsmuster jeder Branche.

ELA-Hotspots an Gebrauchsspuren und Editor-Metadaten erkennen häufige „selbst verursachte Kratzer“ bevor sie zur Rückerstattung führen.
Jede Stage liefert eigenständige, menschenlesbare Signale. Das Verdikt ist die Summe der Evidenz — nie eine Prognose.
Jede Datei trägt dutzende EXIF-, XMP- und IPTC-Felder. Claimscan liest sie — und vergleicht gegen das, was eine echte Kamera hinterlässt.

Shopify- und WooCommerce-Apps, eine offene REST-API, signierte Webhooks. Die meisten Shops sind in unter 30 Minuten live.
POST https://api.claimscan.io/v1/cases
Authorization: Bearer sk_live_...
Content-Type: multipart/form-data
{
"order_id": "AC-2026-1047",
"product": "Sony WH-1000XM5",
"customer_claim": "Kratzer auf Ohrpolster",
"images": [
{ "file": "@claim_photo.jpg", "role": "claim" },
{ "file": "@product_photo.jpg", "role": "original" }
]
}
// → 200 OK · 2.8s
{
"case_id": "CS-2026-0482",
"verdict": "SUSPICIOUS",
"confidence": 0.72,
"findings": [ ... 3 findings ... ],
"report_url": "https://app.claimscan.io/..."
}Schicken Sie uns Ihre letzten 25–50 Retourenfotos. Innerhalb von 48 Stunden erhalten Sie einen forensischen Report: wie viele Claims auffällig waren und was Sie das voraussichtlich gekostet hat. Kostenlos, unverbindlich, DSGVO-konform.
Durchschnittlicher Fake-Claim: €180. Claimscan Growth: €89/Mon. Break-even nach einer einzigen verhinderten Betrugs-Rückerstattung.
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