Gefälschte Retourenfotos erkennen

Ein gefälschtes Schadensfoto kann ein fremdes Bild aus dem Web sein, ein echtes Foto, das bearbeitet wurde, um Schäden hinzuzufügen oder zu übertreiben, ein abfotografierter Bildschirm oder ein vollständig synthetisches, von einem KI-Modell erzeugtes Bild. Die überzeugenderen wirken völlig normal — genau deshalb ist die reine Sichtprüfung unzuverlässig.

Metadaten: EXIF- und Maker-Felder dokumentieren, wie und wann ein Bild entstand; Bearbeitungssoftware und widersprüchliche Zeitstempel hinterlassen Spuren. Provenance: Content-Credential-Signaturen (sofern vorhanden) belegen Herkunft und Bearbeitungshistorie. Pixel-Forensik: Error-Level-Analyse, Rausch-Konsistenz und Kantenverläufe zeigen lokale Eingriffe. Reuse: Die Rückwärts-Bildsuche findet aus dem Web kopierte oder zuvor eingereichte Fotos. KI-Erkennung: Ein unabhängiges Modell markiert Merkmale generierter Bilder.

Da jedes Signal einzeln umgangen werden kann, bewertet Claimscan sie gemeinsam und meldet eine kombinierte Manipulationswahrscheinlichkeit statt eines einzelnen Ja/Nein.

Der schnellste Weg: das Kundenfoto in Claimscan ziehen und den Indikator-Bericht in Sekunden lesen — ohne Warenwirtschafts- oder Checkout-Anbindung. Das Verdikt ist beratend: Ein SUSPICIOUS- oder LIKELY_MANIPULATED-Ergebnis ist ein Anlass, ein zweites Foto oder ein kurzes Video anzufragen, nie eine automatische Ablehnung. Wer die Ausgabe als Entscheidungshilfe behandelt, hält echte Kunden zufrieden und fängt die offensichtlichen Fälschungen ab.