Sentinel
Vakuutuskorvauksiin liitettyjen kuvien ja asiakirjojen automatisoitu forensinen analyysi. Havaitsee manipuloinnin, väärennöksen ja keksimisen — muutetuista kuittisummista AI-tuotettuihin vahinkokuviin.
Asiakirjapetosten laajuus
Vakuutusalan asiakirjapetokset maksavat alalle miljardeja vuosittain. Manipuloituja kuitteja, muutettuja päivämääriä ja keksittyjä valokuvia on yhä vaikeampi havaita manuaalisesti — erityisesti AI-muokkaustyökalujen yleistyessä.
Summan korotus
Kuittisumman muuttaminen 1 849:stä 18 499:ksi korvauksen suurentamiseksi. Yhden numeron muutos, joka on ihmissilmälle näkymätön.
Päivämäärän muutos
Asiakirjan päivämäärän muuttaminen niin, että se osuu vakuutus- tai takuukauteen. Usein tehty PDF-editoreilla skannattuihin asiakirjoihin.
Asiakirjan keksiminen
Tekstin lisääminen, poistaminen tai korvaaminen skannatuissa asiakirjoissa PDF-editoreilla. Valkoiset suorakulmiot peittävät alkuperäistä sisältöä ja uusi teksti asetetaan päälle.
Kuvan manipulointi
Vahinkokuvien lavastaminen tai digitaalinen tehostaminen omaisuus- ja ajoneuvokorvauksiin. Vahinkojen kloonaaminen, korjausten poistaminen tai kohtausten yhdistely.
AI-tuotettu sisältö
Generatiivisen AI:n käyttäminen uskottavien mutta täysin keksittyjen asiakirjojen tai vahinkokuvien luomiseen. Modernit AI-työkalut tekevät tästä yhä helpompaa.
Kopioi-liitä-väärennös
Kuvan alueiden kopioiminen ja liittäminen vahinkojen monistamiseksi tai peittämiseksi. Käytetään liioittelemaan omaisuus- tai ajoneuvovahinkojen laajuutta.
Kolmikerroksinen forensinen arkkitehtuuri
Sentinel käyttää kerroksittaista lähestymistapaa, joka noudattaa alan parhaita käytäntöjä asiakirjapetosten havaitsemisessa. Jokainen lähetetty tiedosto käy automaattisesti läpi kaikki kolme kerrosta, ja tulokset ristikorreloidaan yhdeksi riskiarvioksi, jossa on tarkkoja ja toimintakelpoisia havaintoja.
Signaalianalyysi
Yli 40 automaattista analysaattoria tutkii tiedoston pikselitasolla. Jokainen analysaattori perustuu julkaistuun forensiseen tutkimukseen ja etsii tiettyä manipulaatiotyyppiä — pakkausartefakteista ja kohinan epäjohdonmukaisuuksista kopioi-liitä-jälkiin ja kameran kennon sormenjälkiin. Nämä ajetaan rinnakkain ja valmistuvat tyypillisesti 1–2 sekunnissa.
Metatietojen analyysi
Tiedoston upotetut metatiedot uutetaan ja ristivalidoidaan. Tämä sisältää kameran tiedot, aikaleimat, muokkausohjelman jäljet, GPS-koordinaatit ja asiakirjan rakenteen. PDF-tiedostoissa Sentinel havaitsee inkrementaaliset muokkaukset, upotetut fontit skannatuissa asiakirjoissa ja skannauksen jälkeen päälle lisätyn sisällön.
AI-semanttinen analyysi
Kaksi AI-näkömallia tarkastelee asiakirjaa peräkkäin. Ensimmäinen lukee jokaisen luvun ja todentaa laskutoimitukset — onko yksikköhinta kertaa määrä yhtä kuin rivin summa? Täsmääkö loppusumma? Toinen ristikorreloi kaikki todisteet jokaiselta kerrokselta ja antaa lopullisen arvion.
Tutkimukseen perustuva signaalianalyysi
Jokainen Sentinelin automaattinen analysaattori perustuu vertaisarvioituun forensiseen tutkimukseen. Järjestelmä ei luota yhteen havaitsemismenetelmään — se ajaa kymmeniä riippumattomia tarkistuksia samanaikaisesti, kukin etsien eri manipulaatiojälkeä.
- Pakkausartefaktit paljastavat alueet, jotka on tallennettu eri laatutasoilla
- Kennon kohinakuviot tunnistavat sisällön eri kameroista
- Kopioi-liitä-tunnistus löytää kloonattuja alueita kuvasta
- Taajuusanalyysi havaitsee AI-tuotettuja tai GAN-tuotettuja kuvia
- Fontti- ja tekstin tasaus-tarkistukset havaitsevat liitettyä tekstiä asiakirjoissa
- Kameran kennon sormenjälki todentaa, että kaikki alueet on otettu samalla laitteella
PDF-asiakirjojen forensiikka
PDF-asiakirjat vaativat erikoistunutta analyysiä pikselitason forensiikan lisäksi, sillä manipulointi tapahtuu usein rakennetasolla. Sentinel renderöi jokaisen sivun ja vertaa tulosta upotettuun skannaukseen — kaikki erot paljastavat skannauksen jälkeen lisätyn sisällön.
- Skannauksen ja renderöinnin vertailu havaitsee päällekkäisen tekstin ja valkoiset peitot
- Fonttiluettelo merkitsee upotetut fontit asiakirjoissa, joiden pitäisi olla puhtaita skannauksia
- Rakenneanalyysi havaitsee inkrementaaliset tallennukset, jotka viittaavat skannauksen jälkeiseen muokkaukseen
- Upotetut kuvat uutetaan yksilöllisesti ja analysoidaan manipuloinnin varalta
- Monisivuinen ristiintarkistus vertaa päivämääriä, nimiä ja summia kaikilla sivuilla
AI-näköjen todennus
Signaalianalysaattorit tuottavat objektiivisia, toistettavissa olevia mittauksia. Mutta jotkin petokset vaativat ymmärrystä: täsmäävätkö laskut? Onko päivämäärä järkevä? Onko asiakirja sisäisesti johdonmukainen? Sentinelin kaksivaiheinen AI-näkömalli vastaa tähän.
- Lukee jokaisen luvun kuiteilta ja laskuilta ja todentaa kaikki laskutoimitukset
- Tarkistaa veroprosentit, valuuttamuodot ja kauppiaan tiedot johdonmukaisuuden varalta
- Vertaa päivämääriä, viitenumeroita ja summia useiden sivujen välillä
- Soveltaa Benfordin lakia tarkistaakseen, noudattavatko taloudelliset summat luonnollisia jakaumia
- Ristikorreloi kaikki signaalihavainnot visuaaliseen todistusaineistoon lopullista arviota varten
- Tunnistaa väärät positiiviset ja selittää päättelynsä
Syväoppimispohjainen väärennösten tunnistus
Perinteisen signaalianalyysin lisäksi Sentinel käyttää erityisesti rakennettuja neuroverkkoja havaitakseen manipulaatioita, jotka eivät jätä näkyviä jälkiä ihmissilmälle.
- Mesorch (AAAI 2025) yhdistää CNN- ja Transformer-arkkitehtuurit tuottaakseen pikselitason väärennöskarttoja liitetyille, kloonatuille ja inpaint-alueille
- DINOv3, räätälöity forensinen malli, joka on rakennettu 6,7 miljardin parametrin näköselkäranganpäälle, on koulutettu erityisesti tunnistamaan AI-tuotettu inpainting — se manipulaatiotyyppi, joka kukistaa useimmat kaupalliset tunnistustyökalut
- Koulutettu erikoistuneilla aineistoilla, jotka estävät mallia oppimasta käsittelyn oikoteitä ja pakottavat sen tunnistamaan todellisen manipuloidun sisällön kuvankäsittelyartefaktien sijaan
- Tuottaa visuaalisia lämpökarttoja, jotka korostavat tarkasti mitkä alueet on merkitty, kullekin luottamuspistein
Todistettu havaitsemistarkkuus
Sentinel on testattu todellisia petostilanteita vastaan. Aidot asiakirjat saavat alhaisia riskipisteitä; manipuloidut asiakirjat merkitään tarkoilla todisteilla.
| Testitapaus | Riskipisteet | Keskeinen havainto |
|---|---|---|
| Puhdas kuittikuva | 6.8 / 100 | Laskutoimitukset täsmäävät |
| Väärennetty kuitti (summa muutettu) | 100 / 100 | Rivin loppusumma ei täsmää yksikköhintaan ja määrään |
| Puhdas PDF-skannaus (3 sivua) | 6.8 / 100 | Ei manipulointia havaittu |
| Väärennetty PDF (päivämäärä muutettu editorissa) | 100 / 100 | Päivämääräristiriita sivujen välillä, 8 fonttia löydetty skannauksesta |
Kaksi tapaa integroida
Sentinel sopii olemassa olevaan korvaustyönkulkuusi. Valitse organisaatiollesi parhaiten sopiva integrointimenetelmä.
REST API
Integroi Sentinel suoraan korvaustenkäsittelyjärjestelmääsi. Lähetä asiakirjat API:n kautta ja vastaanota strukturoituja forensisia raportteja — joko päätepisteeseesi HMAC-allekirjoitetulla webhookilla valmistumisen yhteydessä tai pyynnöstä haettuina.
- Lähetä työt valinnaisilla
webhookUrl- jawebhookSecret-arvoilla — vastaanota tulokset HMAC-SHA256-allekirjoitetuilla webhook-takaisinkutsuilla - Hallinnoi toimitusta uudelleenyritys- ja peruutuspäätepisteillä (
POST /sentinel/jobs/{guid}/webhook/retry,DELETE /sentinel/jobs/{guid}/webhook) - Pollaus-varatoiminto
GET /sentinel/jobs/{guid}-päätepisteen kautta synkronisia työnkulkuja varten - WebSocket-tuki reaaliaikaisille tilapäivityksille
- Raportit saatavilla 16+ kielellä
- Visuaaliset lämpökartat ja merkityt kuvat palautetaan URL-osoitteina
- Tukee JPEG-, PNG-, HEIC-, TIFF-, WebP-, GIF-, BMP- ja PDF-muotoja
Integroitu LENSiin
Käytä Sentineliä LENSin, web-pohjaisen tutkimusalustamme, kautta. Korvauskäsittelijät voivat ladata asiakirjoja suoraan selaimessa ja tarkastella forensisia tuloksia interaktiivisten lämpökarttojen ja korostettujen havaintojen kanssa — teknistä integrointia ei tarvita.
- Lataa ja analysoi suoraan selaimessa
- Interaktiiviset forensiset lämpökartat ja merkinnät
- Selkokieliset forensiset selitykset korvauskäsittelijöille
- Yhdistettynä luottoraportteihin, kiinteistötietoihin ja yritystietoihin
- Kehittäjäresursseja ei tarvita — valmis käytettäväksi heti
Kattava formaattituki
Sentinel analysoi kaikki yleiset kuva- ja asiakirjamuodot, jotka liitetään vakuutuskorvauksiin. JPEG-tiedostot saavat syvimmän analyysin, mukaan lukien pakkausspesifinen forensiikka. PDF-asiakirjat renderöidään, niitä verrataan upotettuihin skannauksiin ja niitä tarkastellaan kaikilla sivuilla sivujen välisten epäjohdonmukaisuuksien varalta. iPhonen HEIC-tiedostoja tuetaan täysin.
- JPEG — täysi pikseliforensiikka, mukaan lukien pakkausanalyysi, laatutaulun sormenjälki ja haamutunnistus
- PNG, TIFF, WebP, GIF, BMP — pikseliforensiikka, kohinanalyysi ja AI-tunnistus
- HEIC — natiivituki iPhone-kuville täydellä forensisella analyysillä
- PDF — sivun renderöinti, päällystyksen tunnistus, rakenneanalyysi, fonttiluettelo, monisivuinen AI-tarkastelu
Valmis havaitsemaan asiakirjapetoksia?
Vähennä petollisia korvauksenmaksuja automatisoidulla forensisella analyysillä. Saatavilla API:na tai integroituna LENSiin.