SMART CATCHER

SMART CATCHER unterstützt die automatisierte Dokumentenverarbeitung und -verifizierung in unterschiedlichen Kunden- und Geschäftsabläufen. Dabei ordnet die Lösung eingehende Dokumente automatisch zu, erkennt und separiert mehrere Dokumente innerhalb eines einzelnen Uploads, gewinnt relevante Informationen aus strukturierten sowie unstrukturierten Dokumentenformaten und überprüft die Qualität der Unterlagen. Gleichzeitig werden mögliche Manipulationsversuche identifiziert, bevor die erfassten Daten in operative Abläufe einfließen. 

SMART CATCHER kombiniert verschiedene Analyseverfahren zur Erkennung möglicher Dokumentenmanipulationen. Die eingesetzten AI-Modelle prüfen visuelle Merkmale wie Kompressionsartefakte, Bildrauschen sowie Anzeichen von Copy- und Paste Vorgängen. Zusätzlich analysiert die Lösung Metadaten, darunter Angaben zur verwendeten Bearbeitungssoftware, zu Erstellungs- und Änderungszeitpunkten sowie zu vorhandenen PDF-Ebenen. Darüber hinaus überprüft SMART CATCHER Dokumenteninhalte auf logische, formale und rechnerische Abweichungen, beispielsweise ungültige IBANs oder Umsatzsteuer-Identifikationsnummern, Unstimmigkeiten bei Gehaltsangaben sowie widersprüchliche Fahrzeugdaten und Fahrzeugidentifikationsnummern (FIN). Spezialisierte KI-Modelle erkennen zudem Muster, die auf den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Erstellung oder Manipulation von Bildern und Dokumenten hindeuten können.

SMART CATCHER gewährleistet eine zuverlässige Dokumentenverarbeitung selbst bei schwierigen Ausgangsbedingungen, wie sie im Arbeitsalltag auftreten können. Dazu zählen etwa geknickte oder gewellte Unterlagen, verdrehte Seiten, per Smartphone fotografierte Dokumente, ungünstige oder ungleichmäßige Beleuchtung, verschwommene Aufnahmen sowie variierende Layouts innerhalb desselben Dokumententyps. Damit auch bei solchen Voraussetzungen genaue Ergebnisse erzielt werden, vereint SMART CATCHER die proprietäre AI-Technologie von CRIF mit aktueller OCR-Technologie (Optical Character Recognition), Large Language Models (LLMs), regelgestützten Expertenprüfungen und Verfahren, die gezielt für die jeweilige Aufgabe optimiert wurden. 

SMART CATCHER bietet mehr als die Erkennung möglicher Dokumentenmanipulationen: Die Lösung begleitet den gesamten Dokumentenprozess – beginnend bei der Erfassung und Qualitätsprüfung über die automatische Zuordnung bis zur Extraktion relevanter Daten und Erkennung möglicher Betrugsmerkmale. Indem SMART CATCHER Unstimmigkeiten frühzeitig aufdeckt und dokumentenintensive 
Abläufe automatisiert, lässt sich der Bedarf an manuellen Eingriffen verringern. Auch der Aufwand für fehlende Unterlagen und notwendige Dokumentenberichtigungen wird reduziert. Gleichzeitig verkürzen sich die Bearbeitungsdauer und die digitalen Onboarding-Abläufe werden effizienter. 

Die Integration von SMART CATCHER erfolgt über APIs in vorhandene Systeme oder direkt in umfassende digitale Lösungen für Onboarding und Kundenmanagement. Durch die Verknüpfung mit Identitätsprüfungen, AML- und KYC-Verfahren, digitalen Signaturen und weiteren Prozessschritten kann der gesamte Onboarding-Ablauf effizient und nahtlos automatisiert werden. 

SMART CATCHER ist auf die besonderen Bedürfnisse von Finanzinstituten und Versicherungsunternehmen ausgerichtet, die strengen regulatorischen Vorgaben unterliegen. Hinsichtlich der Informationssicherheit orientiert sich die Lösung an ISO 27001. Darüber hinaus wird sie durch unternehmensweite Datenschutz- und Governance-Strukturen unterstützt. Die Lösung ist zudem darauf ausgelegt, aktuelle regulatorische Veränderungen im Finanzbereich sowie im Umfeld der künstlichen Intelligenz zu berücksichtigen. 

CRIF bündelt Daten, analytische Verfahren, künstliche Intelligenz und Technologien zur Betrugserkennung in einem leistungsfähigen Ökosystem. Auf Basis von mehr als 40 Datenquellen, über 100 modernen Algorithmen sowie laufender Fraud- und Cyber-Intelligence hilft SMART CATCHER Finanzinstituten und Versicherungsunternehmen, betrügerische Dokumente rechtzeitig aufzudecken, Risiken zu verringern und Entscheidungen auf Grundlage belastbarer Daten zu treffen.