Ihr Altsystem war nicht für den Betrug von heute gemacht
Deutsche Versicherer stehen unter so großem Druck wie nie zuvor, Betrug schneller aufzudecken. Ist Ihr Kernsystem vor Jahren entstanden, kämpft es gegen eine Bedrohung, für die es nie ausgelegt war.
Veraltete Systeme für Schadenmanagement und Underwriting wurden für eine langsamere, berechenbarere Welt gebaut. Sie sind regelbasiert, schwer zu aktualisieren und kommunizieren selten mit den anderen Tools, auf die Ihr Team angewiesen ist. Solange sich auch Betrugstaktiken nur langsam weiterentwickelten, war diese Lücke überschaubar. Das ändert sich jetzt: Generative KI kann synthetische Identitäten, gefälschte Dokumente und manipulierte Schadenfotos erzeugen, die auf den ersten Blick überzeugend wirken.
Regelbasierte Systeme erkennen Muster, die sie bereits kennen.
KI-generierter Betrug ist gezielt darauf ausgelegt, keinem bekannten Muster zu ähneln.
6 Mrd. €
Versicherungsbetrug pro Jahr bei deutschen P&C-Versicherern
1 von 10
Schadenfällen gilt als prüfungswürdig
Schon bevor KI die Lage weiter verschärft, ist das Ausmaß des Problems gut dokumentiert. Der GDV schätzt, dass Versicherungsbetrug deutsche P&C-Versicherer mehr als 6 Milliarden Euro pro Jahr kostet, wobei etwa jeder zehnte Schadenfall als prüfungswürdig gilt. Das ist kein Rundungsfehler in der Schadenquote. Es ist ein struktureller Kostenfaktor, den veraltete Systeme, gebaut für die Bearbeitung von Schadenfällen statt für deren Prüfung, nicht erkennen können.
Das Ergebnis ist SIU- und Schadenteams bestens bekannt: Fälle rutschen durch, Ermittler verbringen mehr Zeit mit Fehlalarmen als mit echten Betrugsfällen, und das System, das das Unternehmen eigentlich schützen soll, wird selbst zum Engpass.
Der Druck ist längst da
Der Druck ist längst nicht mehr nur operativer Natur. Schadenvolumen steigen, Margen schrumpfen, und Aufsichtsbehörden schauen genauer hin, während Betrugsmaschen gleichzeitig raffinierter und zunehmend KI-gestützt werden.
Ein Kernsystem einfach herauszureißen, ist für niemanden eine realistische Option. Eine vollständige Ablösung dauert Jahre und kostet Budgets, die die wenigsten Teams übrig haben. Die Systeme, die sich am Ende durchsetzen, sind deshalb nicht die neuesten. Es sind die, die sich integrieren lassen und zu etwas Stärkerem, Moderneren und Anpassungsfähigerem ausbauen lassen, ohne bei null anzufangen.
„Es funktioniert noch“ ist nicht die richtige Frage
Die meisten Verantwortlichen in Schadenmanagement und Underwriting geben eine ähnliche Antwort darauf, warum sie ihr Kernsystem noch nicht angefasst haben: Es funktioniert noch. Das stimmt, und trotzdem ist es der falsche Maßstab. Statische Regeln wurden gebaut, um statischen Betrug zu erkennen. Betrugsnetzwerke sind nicht statisch geblieben. Sie testen, was auffällt, passen sich an und ziehen weiter, sodass ein System, das sich seit Jahren nicht verändert hat, genau die Taktiken übersieht, die sich längst weiterentwickelt haben.
Es ist eine Wette darauf, dass der Betrug dieses Jahres dem des Vorjahres gleicht, und wie die GDV-Zahlen oben bereits zeigen, übersahen die Regeln des Vorjahres etwa jeden zehnten prüfungswürdigen Schadenfall. Diese Kosten zeigen sich in der Schadenquote, lange bevor sie in einem Support-Ticket auftauchen.
Integriert sich in das, was Sie bereits haben
FRISS verlangt nicht, dass Sie Ihr Kernsystem herausreißen. Die Lösung integriert sich in das, was Sie bereits haben, Underwriting- und Schadenplattformen, Bestandsführungssysteme und Datenquellen von Drittanbietern, und legt eine Echtzeit-Schicht für Betrugs- und Risikoerkennung darüber. Wie tief diese Integration reicht, hängt von Ihrer bestehenden Systemlandschaft ab: Bei manchen Systemen ist die Anbindung schnell erledigt, bei anderen braucht es mehr Aufwand. So oder so bauen Sie etwas Stärkeres und Anpassungsfähigeres auf, ohne bei null anzufangen. Ihr Team behält den Workflow, den es bereits kennt. Was sich ändert, ist das, was dieser Workflow erkennt.
Lassen Sie nicht die Hälfte Ihres Bestands ungeschützt
Setzt Ihr Team FRISS im Schadenmanagement ein, erkennen Sie Betrug bereits, nachdem eine Police in Kraft getreten ist. Das ist notwendig, aber auch der spätere Zeitpunkt, um Betrug zu erkennen. Ist ein Schaden erst gemeldet, wurde das Risiko bereits gezeichnet, bepreist und in den Bestand aufgenommen.
Im Underwriting entsteht dieses Risiko überhaupt erst. Falsch angegebene Risiken, inszenierte Sachverhalte und die ersten Spuren organisierter Betrugsnetzwerke zeigen sich häufig schon beim Antrag, nicht erst bei der Erstschadenmeldung (FNOL), sofern eine entsprechende Erkennungsschicht vorhanden ist. Teams, die FRISS sowohl im Underwriting als auch im Schadenmanagement einsetzen, erkennen nicht nur mehr Betrug. Sie erkennen ihn früher, bevor er überhaupt zu einem Schadenfall wird.
Nur Schadenmanagement
Betrug wird erkannt, nachdem die Police in Kraft getreten ist.
Risiko bereits gezeichnet
Risiko bereits bepreist
Risiko bereits im Bestand
Underwriting + Schadenmanagement
Betrug wird erkannt, bevor das Risiko in den Bestand kommt.
Falsch angegebene Risiken beim Antrag
Inszenierte Sachverhalte vor Vertragsbeginn
Erste Spuren organisierter Betrugsnetzwerke
Was sich für Ihr Team ändert
Schnellere, präzisere Betrugssignale bereits bei der Erstschadenmeldung (FNOL)
Weniger Fehlalarme, sodass Ermittler ihre Zeit dort einsetzen, wo es zählt
Eine Erkennungsschicht, die sich an neue Betrugsmuster anpasst, statt sich auf starre Regeln zu verlassen
[Confirm with product team]
FAQ
Was ist ein veraltetes System in der Versicherungsbranche, und warum ist das für die Betrugserkennung relevant?
Ein veraltetes System ist die Kernplattform, auf der ein Versicherer sein Schadenmanagement oder Underwriting aufgebaut hat, oft vor vielen Jahren, mit Regeln, die damals festgelegt und seither kaum aktualisiert wurden. Für die Betrugserkennung ist das relevant, weil diese Regeln nur das erkennen, wofür sie ursprünglich gebaut wurden. Betrugstaktiken haben sich seitdem weiterentwickelt, die Systeme, die sie stoppen sollen, meist nicht.
Müssen wir unser Kernsystem ersetzen, um die Betrugserkennung zu verbessern?
Nein. Eine vollständige Ablösung des Kernsystems ist teuer und langwierig, und die wenigsten Versicherer können das allein wegen einer Lücke in der Betrugserkennung rechtfertigen. FRISS integriert sich in die Plattformen, die Sie bereits nutzen, Underwriting-Systeme, Schadensysteme, Bestandsführung und Daten von Drittanbietern, und ergänzt diese um eine Echtzeit-Schicht für Betrugs- und Risikoerkennung, statt einen Neuaufbau zu verlangen.
Wie verändert KI-generierter Betrug das, was Versicherer erkennen müssen?
Statische, regelbasierte Systeme erkennen Muster, die sie bereits kennen. Generative KI kann inzwischen synthetische Identitäten, gefälschte Dokumente und manipulierte Schadenfotos erzeugen, die gezielt darauf ausgelegt sind, keinem bekannten Muster zu entsprechen. Das bedeutet, dass sich die Erkennung kontinuierlich anpassen muss, statt sich auf ein starres Regelwerk zu verlassen.
Lohnt sich Betrugserkennung nur im Schadenfall, oder spielt Underwriting auch eine Rolle?
Erkennung im Schadenmanagement greift erst, nachdem eine Police bereits in Kraft ist, das Risiko also längst bepreist und übernommen wurde. Im Underwriting entsteht dieses Risiko überhaupt erst im Bestand. Falsch angegebene Risiken und erste Anzeichen organisierter Betrugsnetzwerke zeigen sich häufig schon beim Antrag. Versicherer, die Betrugserkennung sowohl im Underwriting als auch im Schadenmanagement einsetzen, erkennen Probleme deshalb früher, bevor daraus überhaupt ein Schadenfall wird.
Wie hoch sind die tatsächlichen Kosten von Versicherungsbetrug für deutsche Versicherer?
Laut GDV kostet Versicherungsbetrug deutsche P&C-Versicherer mehr als 6 Milliarden Euro pro Jahr, wobei etwa jeder zehnte Schadenfall als prüfungswürdig gilt. Das ist ein struktureller Kostenfaktor im aktuellen System, kein Einzelfall.
Neugierig, wie das für Ihr Team aussieht?
Vereinbaren Sie ein Gespräch, und wir zeigen Ihnen, wie FRISS in Ihre bestehenden Systeme passt.