Betrug erkennen
Vor der Extraktion.
100+ forensische Detektoren analysieren Metadaten, Schriftarten, Struktur und Pixelmuster und erkennen Manipulationen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Hunderte von Dokumentensignaturen. Keine Templates zum Trainieren erforderlich.
Demo vereinbaren
Sie können keine Daten extrahieren,
denen Sie nicht vertrauen.
Dokumentenbetrug nimmt zu. KI macht Fälschungen einfacher, und herkömmliche Verifizierungen können nicht mithalten. Die Zahlen sprechen für sich.
prognostizierte Betrugsverluste durch generative KI in den USA bis 2027.
der online eingereichten Finanzdokumente weisen Anzeichen von Betrug oder Manipulation auf.
Anstieg digitaler Dokumentenfälschungen im Jahresvergleich 2024.
aller Dokumentenbetrügereien sind mittlerweile digitale Fälschungen und übertreffen erstmals physische Fälschungen.
*1 Deloitte Center for Financial Services. Generative AI could enable $40B in U.S. fraud losses by 2027.
*2 Inscribe, 2026 Document Fraud Report. 1 in 16 financial documents show signs of fraud.
*3 Entrust / Onfido, 2025 Identity Fraud Report. 244% surge in digital document forgeries, 57% of all document fraud now digital.
Im Inneren des PDF.
Jede Ebene geprüft.
100+ unabhängige Detektoren scannen über 6 forensische Bereiche hinweg. Jeder Detektor ist deterministisch. Keine LLMs, keine Halluzinationen.
Ein Kontoauszug, der für einen Prüfer stimmig aussieht. Unter dieser Seite ist ein PDF ein Stapel von Ebenen, und eine Änderung hinterlässt meist in einer davon eine Spur.
Welches Werkzeug die Datei geschrieben hat und wie oft sie gespeichert wurde. Eine Seite, die anders geschrieben ist als die übrigen Seiten der Bank, deutet auf eine Änderung hin.
Seite von einem anderen Werkzeug neu geschrieben
Eine nachträglich eingetippte Ziffer stammt oft aus einer Schrift oder einem Schriftschnitt, den der Rest des Auszugs nie verwendet.
Schriftforensik
Was eine Software liest, kann vom Gezeichneten abweichen. Hier zeigt die Seite 7 250,00, der Text darunter sagt 1 250,00.
Text entspricht dem Gezeichneten
Der ursprüngliche Betrag kann in einer ausgeblendeten Ebene weiterbestehen, direkt unter dem neuen.
Inhalt verborgener Ebenen
Text kann in der Datei bleiben, aber außerhalb der sichtbaren Seite, etwa eine weggeschnittene Fußzeile.
Text außerhalb der Seite versteckt
Die Zahlen müssen zueinander passen: eine IBAN mit gültiger Prüfsumme, Buchungen innerhalb des Auszugszeitraums.
IBAN- und Datumsprüfungen
Signale werden zu Befunden konsolidiert, über forensische Bereiche hinweg bewertet und einem handlungsrelevanten Ergebnis zugeordnet.
Handlungsrelevante Ergebnisse.
Keine Scores, die Sie interpretieren müssen.
Jedes Dokument erhält eines von vier Ergebnissen, gestützt durch erklärbare Befunde. Kein Rätselraten, keine Schwellenwerte zum Einstellen.
Vertrauenswürdig
Stimmt mit einer bekannten institutionellen Dokumentensignatur überein. Layout, Metadaten und Struktur entsprechen bekannten authentischen Vorlagen. Automatische Genehmigung mit Sicherheit.
Normal
Keine Hinweise auf Änderungen gefunden. Kleinere Anomalien können vorhanden sein, entsprechen aber den Standard-Workflows zur Dokumentenerstellung.
Warnung
Mindestens eine Spur, die ein Mensch ansehen sollte: ein Zeichen einer Änderung oder eine Unstimmigkeit in der Datei.
Hohes Risiko
Starke Hinweise auf Manipulation. Inhaltsverfälschung, Font-Splicing oder strukturelle Anomalien in mehreren forensischen Bereichen erkannt.
Jedes Dokument geprüft
Aus jedem Blickwinkel.
Unabhängige Detektoren arbeiten in sechs forensischen Bereichen. Wenn mehrere Bereiche dasselbe Dokument markieren, hat das Ergebnis mehr Gewicht.
Inhaltliche Integrität
Verifiziert, dass der Dokumenteninhalt nach der Erstellung nicht verändert, überlagert oder umgeschrieben wurde.
Typografie-Forensik
Analysiert Schriftarten, Textabstände und typografische Konsistenz, um eingefügten oder geänderten Text zu erkennen.
Metadaten-Analyse
Prüft Dokumenten-Metadaten auf Anzeichen von Manipulation, einschließlich inkonsistenter Daten und fehlender Eigenschaften.
Strukturanalyse
Untersucht die interne PDF-Struktur auf versteckte Ebenen, ungewöhnliche Komplexität oder Spuren nachträglicher Bearbeitung.
Medienforensik
Markiert KI-generierte Bilder, zusammengefügte Fotos und andere Anzeichen dafür, dass eingebettete Bilder fabriziert oder verändert wurden.
Sicherheitsanalyse
Validiert digitale Signaturen, erkennt eingebettete Skripte und prüft auf Änderungen nach der Unterzeichnung.
Gemeinsam stärker: Eine einzelne Anomalie kann Rauschen sein. Wenn unabhängige Bereiche dasselbe Dokument markieren, spiegelt das Ergebnis diese Konvergenz wider.
Nicht nur, was falsch ist.
Sondern was richtig ist.
Jedes Dokument erhält Vertrauensindikatoren: positive Signale, die die Echtheit bestätigen. Wenn alle positiv ausfallen, können Sie das Dokument mit gutem Gewissen automatisch genehmigen.
Hunderte Signaturen von Finanz- und Institutionsdokumenten
Kuratierte Vorlagenbibliothek, die ständig wächst
Holofin pflegt eine kuratierte Bibliothek mit Dokumentensignaturen von Hunderten von Finanzinstituten, Behörden, Versicherern und Unternehmensemittenten. Wenn ein Dokument mit einer bekannten Signatur übereinstimmt, erhält es die höchste Vertrauensstufe: Vertrauenswürdig.
Betrugserkennung direkt in
Ihrer Dokumenten-Pipeline.
Im Gegensatz zu Standalone-Betrugstools führt Holofin forensische Analysen als nativen Schritt in Ihrem Workflow aus – neben Klassifizierung, Segmentierung und Extraktion. Eine Pipeline. Ein API-Call.
Empfangen
Analyse
Routing
Verifizieren, dann extrahieren
Strukturelle Prüfungen laufen vor der Extraktion, sodass eine manipulierte Datei früh gestoppt werden kann. Prüfungen der Zahlen laufen, sobald diese gelesen sind.
Eine API, volle Pipeline
Kein separater Anbieter für Betrugserkennung, Klassifizierung und Extraktion. Eine Integration, eine Antwort.
Workflow-natives Routing
Routen Sie Dokumente nach Ergebnis. Automatische Freigabe für vertrauenswürdige. Eskalation bei Warnungen. Blockieren von hohem Risiko.
Gebaut, um zu prüfen,
nicht, um zu sammeln.
Die Betrugserkennung von Holofin untersucht, wie ein Dokument aufgebaut wurde: Metadaten-Zeitstempel, Schrifttabellen, PDF-Revisionsverlauf, Bildstatistiken, strukturelle Muster. Wo eine Prüfung die Zahlen braucht, etwa die IBAN-Prüfsumme oder die Daten eines Auszugs, liest sie diese nur, um sie gegeneinander zu prüfen.
Sensible Finanzdaten, personenbezogene Informationen und Geschäftsgeheimnisse bleiben privat.
Betrugserkennung nach Dokumententyp
Forensische Verifizierung, abgestimmt auf die Dokumente, die Sie am häufigsten erhalten: Gehaltsabrechnungen, Steuerbescheide, Kontoauszüge, Adressnachweise und mehr.
Bereit, Ihre
Dokumenten-Pipeline zu sichern?
Erfahren Sie, wie forensische Analyse, handlungsrelevante Ergebnisse und Pipeline-Integration Ihre Abläufe schützen können.