Ein teures Problem

Versicherungsbetrug kostet die Branche viel Geld. Schätzungen zufolge geht der Schaden durch betrügerische Ansprüche in die Milliarden, Jahr für Jahr. Ein erheblicher Teil der gemeldeten Schäden enthält Auffälligkeiten, die auf einen möglichen Betrug hindeuten, und ein Teil davon ist tatsächlich betrügerisch. Dieses Geld fehlt den Versicherern, und letztlich tragen es die ehrlichen Versicherten mit, weil der Betrug die Prämien für alle erhöht.

Die Bekämpfung des Betrugs ist deshalb nicht nur eine Frage der Wirtschaftlichkeit, sondern auch der Fairness gegenüber den ehrlichen Versicherten. Jeder Betrug, der unentdeckt bleibt, belastet die Gemeinschaft der Versicherten. Jeder Betrug, der erkannt und verhindert wird, entlastet sie. Die Erkennung des Betrugs ist damit ein doppeltes Anliegen: Sie schützt das Geld des Versicherers und die Fairness gegenüber den ehrlichen Kunden.

Warum manuelle Erkennung an Grenzen stößt

Die herkömmliche, manuelle Erkennung des Betrugs stößt an Grenzen. Die Zahl der Schadensfälle ist groß, und ein menschlicher Prüfer kann nur einen Bruchteil davon eingehend untersuchen. Zudem sind die Muster des Betrugs oft subtil und über viele Fälle verteilt, sodass sie dem einzelnen Prüfer entgehen, der jeden Fall für sich betrachtet. Der geübte Betrüger weiß, wie er unauffällig bleibt, und der einzelne auffällige Fall ist oft schwer von einem ehrlichen zu unterscheiden.

Genau hier liegt die Grenze der manuellen Erkennung: Sie kann die Masse nicht bewältigen, und sie kann die verteilten Muster nicht erkennen. Ein Betrüger, der über viele Fälle hinweg ein Muster zeigt, das nur in der Zusammenschau erkennbar wäre, bleibt dem einzelnen Prüfer verborgen, der die Fälle nicht zusammen sieht. So entgeht der manuellen Erkennung ein großer Teil des Betrugs, einfach weil sie die nötige Breite und Tiefe nicht leisten kann.

Was KI sichtbar macht

KI kann sichtbar machen, was der manuellen Erkennung entgeht. Sie kann alle Schadensfälle gleichzeitig betrachten, sie kann die Muster erkennen, die über viele Fälle verteilt sind, und sie kann die subtilen Auffälligkeiten aufspüren, die dem einzelnen Prüfer entgehen. Wo der Mensch jeden Fall für sich sieht, sieht die KI das Ganze, und in diesem Ganzen werden die Muster des Betrugs erkennbar, die im Einzelfall verborgen bleiben.

Das macht die KI zu einem mächtigen Werkzeug gegen den Betrug. Sie kann die verdächtigen Fälle identifizieren und dem Prüfer vorlegen, sodass dieser seine Aufmerksamkeit auf die Fälle richten kann, bei denen sich die genaue Untersuchung lohnt. So verbindet sich die Breite der KI, die alle Fälle betrachtet, mit der Tiefe des menschlichen Prüfers, der die verdächtigen Fälle eingehend untersucht. Diese Verbindung ist der Schlüssel zu einer Betrugserkennung, die die manuelle weit übertrifft.

Die Balance zwischen Erkennung und Kundenerfahrung

Bei aller Bedeutung der Betrugserkennung darf die Kundenerfahrung nicht leiden. Eine Betrugserkennung, die zu viele ehrliche Ansprüche fälschlich als verdächtig einstuft und damit ehrliche Kunden unter Generalverdacht stellt, schadet mehr, als sie nutzt. Der ehrliche Kunde, dessen berechtigter Anspruch verzögert oder erschwert wird, weil das System ihn fälschlich verdächtigt, ist zu Recht verärgert, und diese Verärgerung kostet den Versicherer womöglich mehr als der vermiedene Betrug.

Die Kunst liegt deshalb in der Balance. Die Betrugserkennung muss treffsicher genug sein, um den Betrug zu erkennen, ohne die ehrlichen Kunden zu behelligen. Genau hier zeigt sich die Überlegenheit der KI gegenüber groben Regeln: Sie kann präziser unterscheiden zwischen den tatsächlich verdächtigen und den unauffälligen Fällen und so den Betrug erkennen, ohne die ehrlichen Kunden unter Verdacht zu stellen. Eine gut gestaltete KI-Erkennung verbessert deshalb beides: die Erkennung des Betrugs und die Erfahrung der ehrlichen Kunden, deren berechtigte Ansprüche zügig bearbeitet werden.

Der Mensch bleibt entscheidend

So mächtig die KI bei der Erkennung ist, die endgültige Beurteilung eines verdächtigen Falls bleibt beim Menschen. Die KI identifiziert die verdächtigen Fälle, aber ob tatsächlich ein Betrug vorliegt, entscheidet der menschliche Prüfer, der den Fall eingehend untersucht. Diese Aufgabenteilung ist wichtig, denn die KI kann sich irren, und ein automatisch als Betrug eingestufter Fall, der in Wahrheit berechtigt ist, würde einen ehrlichen Kunden zu Unrecht treffen.

Der Mensch bringt zudem das Urteil und die Erfahrung ein, die die KI nicht hat. Er kann den Kontext berücksichtigen, Rückfragen stellen und die Umstände würdigen, die ein automatisches System übersieht. Die KI macht die verdächtigen Fälle sichtbar, der Mensch beurteilt sie. Diese Verbindung aus der Breite der KI und dem Urteil des Menschen ist der richtige Weg, denn sie nutzt die Stärken beider und vermeidet die Schwächen einer rein automatischen Entscheidung über den Betrugsverdacht.

Der Datenschutz als Rahmen

Die KI-gestützte Betrugserkennung verarbeitet personenbezogene Daten, und das verlangt die Beachtung des Datenschutzes. Die Erkennung muss so gestaltet sein, dass sie die Daten der Versicherten rechtmäßig verarbeitet, dass die Betroffenenrechte gewahrt bleiben und dass die Verarbeitung verhältnismäßig ist. Der Datenschutz ist dabei kein Hindernis für die Betrugserkennung, sondern ihr Rahmen, der sicherstellt, dass die berechtigte Erkennung des Betrugs nicht zu einer unverhältnismäßigen Überwachung der ehrlichen Versicherten wird.

Wer die Betrugserkennung datenschutzkonform gestaltet, schützt nicht nur die Versicherten, sondern auch sich selbst vor den Folgen eines Datenschutzverstoßes. Wir helfen Ihnen, eine KI-gestützte Betrugserkennung aufzubauen, die treffsicher ist, die ehrlichen Kunden schont und den Datenschutz wahrt, sodass Sie das ungenutzte Potenzial heben, ohne neue Risiken zu schaffen. Aus der Branche, für die Branche.

Der Einstieg lohnt sich

Angesichts des Schadens, den der Versicherungsbetrug anrichtet, und des ungenutzten Potenzials der KI lohnt sich der Einstieg in eine bessere Betrugserkennung für nahezu jeden Versicherer. Jeder zusätzlich erkannte Betrug entlastet den Versicherer und die ehrlichen Versicherten, und die Investition in die KI-gestützte Erkennung zahlt sich durch die vermiedenen Schäden aus. Wer das Potenzial heute ungenutzt lässt, verschenkt Geld, das sich mit der richtigen Erkennung sichern ließe. Der Einstieg ist deshalb keine Frage des Ob, sondern des Wann, und je früher er erfolgt, desto eher zahlt er sich aus.

Entscheidend ist dabei, die KI nicht als Selbstzweck einzuführen, sondern als Werkzeug im Dienst eines klaren Ziels: mehr Betrug zu erkennen, die ehrlichen Kunden zu schonen und das Geld der Gemeinschaft der Versicherten zu schützen. Wer die Einführung an diesem Ziel ausrichtet, holt aus der KI den Nutzen, der das ungenutzte Potenzial in einen messbaren Wert verwandelt.

So wird aus der bloßen Möglichkeit der KI ein konkreter Beitrag zum Geschäftsergebnis und zur Fairness gegenüber den ehrlichen Versicherten, der sich Jahr für Jahr in vermiedenen Schäden niederschlägt und damit den Aufwand der Einführung rechtfertigt.

Genau dieser nachweisbare Beitrag zum Ergebnis ist es, der die KI-gestützte Betrugserkennung von einer technischen Spielerei zu einer Investition macht, die sich rechnet und die kein Versicherer ungenutzt lassen sollte.

Das ungenutzte Potenzial

Obwohl die KI dieses Potenzial bietet, nutzen die meisten Versicherer nur einen Bruchteil davon. Sie setzen die KI gar nicht oder nur in begrenztem Umfang ein und lassen damit einen großen Teil des Betrugs unentdeckt, den die KI aufspüren könnte. Dieses ungenutzte Potenzial ist verschenktes Geld, denn jeder Betrug, den die KI erkennen könnte, aber nicht erkennt, weil sie nicht eingesetzt wird, belastet den Versicherer und die ehrlichen Versicherten.

Der Schritt zur besseren Betrugserkennung ist deshalb, das Potenzial der KI zu heben. Das verlangt, die KI in die Schadenbearbeitung zu integrieren, sie auf die Erkennung der Betrugsmuster zu trainieren und sie mit der menschlichen Prüfung zu verbinden. Wir helfen Ihnen, das ungenutzte Potenzial der KI in Ihrer Betrugserkennung zu heben, sodass Sie den Betrug aufspüren, der heute unentdeckt bleibt, und Ihr Geld und Ihre ehrlichen Versicherten schützen. Aus der Branche, für die Branche. Beginnen Sie mit einer Potenzialanalyse.