Die Schadensleistungen in der Versicherungsbranche liegen jährlich im Milliardenbereich – es handelt sich schätzungsweise bei jedem zehnten Schadensfall um Betrug. Für Versicherer stellen die trügerischen Machenschaften ein hohes finanzielles Risiko dar und erfordern Beitragserhöhungen, die zu Lasten ehrlicher Versicherungsnehmer fallen und zu einer Kundenunzufriedenheit führen. Mit Fraud Detection und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) können Versicherer Betrugsfälle erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen anwenden. Die Reduzierung der Schadensfälle und Finanzrisiken schaffen zudem ein effektives Forderungsmanagement.

Das Wichtigste in Kürze: 

• Fraud Detection und der Einsatz von künstlicher Intelligenz unterstützen Versicherungsunternehmen bei der effektiven Betrugs- und Schadensprävention.
• Mit Fraud Detection können Versicherungsunternehmen die Schadensfälle und Finanzrisiken durch Versicherungsbetrug reduzieren und das Risiko- und Forderungsmanagement optimieren.
• KI-Systeme analysieren Daten aus verschiedenen Quellen, um Anomalien im Sachverhalt zu erkennen, die auf einen Versicherungsbetrug hinweisen. 

Versicherungsbetrug: Kleine Schadensfälle sorgen für große Probleme 

Keine Frage: Auch Versicherer müssen sich ausreichend (ab)sichern! Zwar geht es der Versicherungsbranche auch in Pandemie-Zeiten nicht so schlecht wie beispielsweise dem Handel, der Gastronomie- oder der Tourismusbranche, aber die Zahlen von Versicherungsbetrug steigen. Vor allem Schadensfälle bis 250 Euro sind ein Finanzrisiko für Versicherer. 

Kleine Schadensfälle (bevorzugt Haftpflichtschäden) werden von Versicherungsnehmern meist als Bagatelldelikt angezeigt und selten zur Schadensanzeige gebracht. Ein leichtes Spiel für Betrüger –mit schwerwiegenden Folgen für Versicherungsunternehmen und ehrliche Kunden. Kommt es zu einem großen Schadensfall, kann die Versicherung wegen finanziellen Engpässen häufig nicht zahlen. 

Ein neuer Trend zur Betrugserkennung und -prävention ist das Anwendungsgebiet Fraud Detection. Hierbei analysieren KI-Systeme verschiedene Datenquellen auf verdächtige Aktivitäten und Anomalien, die auf einen Versicherungsbetrug hinweisen können. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Versicherungsunternehmen Betrugsfälle erkennen und eindämmen. 
 

Betrugsprävention im Forderungsmanagement reduziert die Finanzrisiken

Fakt ist: Versicherungsbetrug ist kein Kavaliersdelikt, sondern eine Straftat! Versicherer müssen sich daher nicht nur vor Betrügern schützen, sondern sich auch finanziell absichern. Eine hohe Zahl an nicht erkannten Betrugsfällen kann langfristig zu finanziellen Engpässen führen. Fraud Detection im Forderungsmanagement deckt Versicherungsbetrug auf und minimiert das Finanzrisiko. 

Eine weitere Möglichkeit zur Identifizierung von Versicherungsbetrügern ist die Bonitätsprüfung über ein externes Inkassounternehmen. Auch hier dienen die Daten des Versicherungsnehmers als Grundlage der Betrugserkennung. Ein Inkassodienstleister kann auf interne und externe Datenquellen (zum Beispiel Auskunfteien) zugreifen und somit schneller und zuverlässiger Risikokunden erkennen. 
 

Typische Fälle für Versicherungsbetrug

Fraud Detection ist unverzichtbar für Versicherungsunternehmen, da Betrüger mit immer dreisteren Maschen versuchen, von Versicherungen Geld zu erschleichen. Zu den typischen Betrugsfällen in der Versicherungsbranche gehören unter anderem:   

Haftpflichtversicherung
Eine Sekunde nicht aufgepasst – das Smartphone fällt zu Boden und das Display geht zu Bruch. Um den Zeitwert des Geräts von der Versicherung erstattet zu bekommen, überredet der Handy-Besitzer einen Freund oder Bekannten das Missgeschick auf seine Kappe zu nehmen und den Schadensfall bei seiner Haftpflichtversicherung zu melden.  

Hausratversicherung  
Das gestohlene Fahrrad ist ebenfalls ein typischer Fall für Versicherungsbetrug. In diesem Fall meldet der Versicherungsnehmer den Diebstahl seines Fahrrads seiner Hausratversicherung und reicht eine gefälschte Rechnung ein, um somit eine höhere Zahlung zu erschleichen. In besonders dreisten Betrugsfällen ist das Fahrrad noch nicht einmal gestohlen. 

Kfz-Versicherung  
Noch abgebrühter gehen organisierte Betrüger-Banden vor, die mit möglichst vielen Schadensmeldungen bei der Kfz-Versicherung das große Geld kassieren wollen. Hierbei handelt es sich meist um geplante Unfälle (zum Beispiel Auffahrunfälle) innerhalb der Bande. Oftmals werden aber auch andere Autofahrer absichtlich in den geplanten Unfall verwickelt, damit deren Versicherung zahlen soll. 

Unfallversicherung
Ein häufiger Betrugsfall bei der privaten Unfallversicherung sind unrechtmäßige Zahlungen des Krankentagegelds. Selbstständige sind nicht wie Angestellte über den Arbeitgeber unfallversichert, sondern müssen eine private Versicherung abschließen. Betrüger täuschen gerne eine Krankheit vor oder gehen trotz Krankheit der selbstständigen Tätigkeit nach. 

Wohngebäudeversicherung       
Auf Eigentümer können bei Gebäudeschäden hohe Kosten zukommen, sodass es auch bei der Wohngebäudeversicherung typische Betrugsfälle gibt. Der Rohrbruch mit großem Wasserschaden ist die Gelegenheit, auch andere Renovierungen am Haus machen zu lassen und diese Posten einfach mit auf die Rechnung zu setzen, die an die Versicherung geht. 
 

Mit Fraud Detection Versicherungsbetrug aufdecken 

Um Betrugsversuche und -fälle sowie Risikokunden zu identifizieren und betrügerische Aktivitäten strafrechtlich zu verfolgen, reichen die gängigen Maßnahmen zur Schadensermittlung oft nicht mehr aus. Bei der Beschaffung von personenbezogenen Daten aus verschiedenen Quellen müssen Versicherer die Privatsphäre und die EU-Datenschutzgrundrechte beachten. KI-Anwendungen zur Betrugs- und Schadensprävention erfüllen dies und unterstützen bei:

Identitätsbetrug    
Fraud Detection Systeme können betrügerische Aktivitäten im Internet wie zum Beispiel Identitätsbetrug oder Datendiebstahl rechtzeitig erkennen. Die Software überwacht Online-Konten von Kunden und schlägt Alarm, wenn es zu einem Betrugsversuch kommt. Identitätsbetrug oder der Diebstahl von Kundendaten ist in der digitalen Zeit, in der immer mehr Kunden ihre Versicherungen online abschließen, keine Seltenheit. 

Datenanalyse    
Fraud Detection funktioniert nicht ohne Kundendaten: Eine KI-Software benötigt zur Betrugserkennung ausreichend Informationen über den Kunden. Die Sozialen Medien sind eine hohe Informationsquelle für Versicherer, um verschiedene Daten beispielsweise aus Befragungen und Konversationen zu sammeln. Auch die Analyse von Trends, Benutzerverhalten und versteckte Beziehungen hilft diesbezüglich. Künstliche Intelligenz unterstützt Datenbanken hinsichtlich der Durchsuchung von Unregelmäßigkeiten im Sachverhalt, die auf einen potenziellen Betrug hinweisen. 

Frühwarnsysteme    
Eine weitere Möglichkeit zur Betrugsprävention in der Versicherungsbranche mithilfe von KI ist der Einsatz von Frühwarnsystemen. Das sind zum Beispiel Sensoren an Kraftfahrzeugen, eine Gesundheits-App sowie das Smart-Home. Diese Maßnahmen zur Schadensprävention haben den Vorteil, dass Versicherer mit anderen Branchen (zum Beispiel Autohäuser, Krankenkassen, Energieversorger) zusammenarbeiten und sich somit auf neuen Märkten etablieren können. 

Konsortien     
In der Versicherungsbranche spielen Konsortien eine immer wichtigere Rolle. Die Vereinigung von rechtlich und wirtschaftlich selbstständigen Unternehmen verfügen über Informationen zu verdächtigen Aktivitäten von mehreren und auch branchenübergreifenden Unternehmen. Diese umfangreichen Daten und Informationen ermöglichen Versicherungsunternehmen eine deutlich bessere Risikoeinschätzung. 
 

Fazit: Mit Fraud Detection die Schadensquote und das Finanzrisiko reduzieren 

Versicherungsbetrug lässt sich nicht vollständig verhindern, aber mithilfe von künstlicher Intelligenz und Fraud Detection sind die Erfolgschancen der Reduzierung von Versicherungsbetrug hoch. Mit einer frühzeitigen Betrugserkennung können Versicherungsunternehmen die Schadensfälle und die finanziellen Ausgaben minimieren und somit auch das Forderungsmanagement optimieren. Für eine effiziente Betrugsprävention sind Versicherer auf ausreichend Daten, eine entsprechende Software sowie einen starken Partner mit umfangreicher Expertise angewiesen.

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