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Vaarhaft

Hamburg, Deutschland

InnenringVersicherungsspezialisteigenständigBelegklasse B

Profil

Hauptsitz
Hamburg, Deutschland
Land
DE
Gründung
2023
Finanzierung
Frühphase; Förderung u.a. über IFB Hamburg, sonst keine Angabe
Grösse
Kleines Team. Die Seite Über uns führt acht Personen namentlich auf, darunter die drei Gründer Linus Kameni als CEO, Anne Patzer als COO und Paul Franken als CTO (Unternehmenswebsite, Stand 2026). Eine offizielle Gesamtzahl wird nicht genannt.
Sparten
spartenübergreifend

Was der Anbieter löst

Fachbereich
Claims
Teilprozesse
BetrugserkennungDokumentenextraktion
Use Cases
Der 'Fraud Scanner' analysiert eingereichte Schadenfotos und -dokumente forensisch und erkennt Bildmanipulationen, KI-generierte Bilder (Deepfakes) und Duplikate aus früheren Schadenfällen. Versicherer binden die Prüfung in die Schadenmeldung ein, um Betrug mit generativer KI in der Schadenregulierung abzuwehren. Ergänzend Dokumentenanalyse auf Manipulationsspuren (z.B. Rechnungen).
Technologie
KI-Bildforensik/Deep Learning zur Manipulations- und GenAI-Erkennung, Duplikatabgleich
Integrationen
API-Einbindung in Schadenprozesse; Kernsystem-Integrationen keine Angabe

Kunden und Referenzen in DACH

Ein namentlich bekannter Kunde stärkt zwei der drei Notenkriterien. Die DACH-Region zählt in der Kernnote dadurch doppelt.

DACH-Bezug
Hauptsitz in DACH
Kundenbeleg
Kein Kunde belegt
DACH-Referenzen
  • keine namentlich belegten Versichererkunden
  • DACH-Bezug: DE-HQ Hamburg, Gewinner 'Claims Rockstar Award 2024', Aussteller Messekongress Schadenmanagement, Start-up-Mitglied InsurLab Germany, Fachpresse (Tagesspiegel, Handelsblatt, VSP 2026)
Begründung Kundenbeleg
In der Endprüfung aus den bereits erhobenen Referenzen bestätigt.

Bewertung

Warum diese Note
Hochspezialisierter deutscher Anbieter für das wachsende Problem KI-generierter Schadenbilder mit starker Branchensichtbarkeit, aber noch sehr früh und ohne belegte Kundenreferenzen.
Nachweis der KI im Produkt
Im Interview auf https://www.berlin.de/deeptech/blog/artikel.1483116.php beschreibt Vaarhaft die Lösung als auf Computer Vision und tiefen neuronalen Netzen beruhend und nennt einen eigenen Meta-Learning-Ansatz, der auf selbst aufgebauten Datensätzen trainiert wird und auch Bilder bisher ungesehener Generatoren erkennt. Die Herstellerseite https://www.vaarhaft.com/fraud-scanner-image-analysis bestätigt laufend weiterentwickelte eigene Entscheidungsmodelle, damit liegt ein eigenes Modell vor und nicht ein zugekauftes.
Quellenlage
9 Quellen hinterlegt, 4 davon tragen die Bewertung. Einzelrecherche.

Marktstatus

Status
eigenständig
Beleg
aktiv (Hinweis: HQ ist Hamburg, nicht Berlin wie teils kolportiert)
Statushinweis
aktiv (Hinweis: HQ ist Hamburg, nicht Berlin wie teils kolportiert)

Herkunft und Zweitbewertung

Diese Felder stammen aus der Global-Liste und wurden bewusst nicht mit der Kernnote verrechnet, weil beide auf unterschiedlichen Methoden beruhen.

Herkunft
DACH-Liste
Score DACH alt
6 von 10

Quellen (8)

  1. 1https://www.fintech-hamburg.com/en/monitor/fintech-monitor-en/vaarhaft/
  2. 2https://www.tagesspiegel.de/berlin/berliner-wirtschaft/vaarhaft-ist-versicherungsbetrug-auf-der-spur-start-up-entwickelt-ki-zur-erkennung-gefalschter-schadens-fotos-13398292.html
  3. 3https://versicherungssoftwareportal.de/2026/03/25/ki-im-schadenmanagement-die-branche-baut-tools-aber-noch-keine-echten-plattformen/
  4. 4https://insurlab-germany.com/de/startups-und-scaleups/
  5. 5https://www.vaarhaft.com/
  6. 6https://www.vaarhaft.com/about-us
  7. 7https://www.berlin.de/deeptech/blog/artikel.1483116.php
  8. 8https://www.vaarhaft.com/fraud-scanner-image-analysis