5 Gründe, warum Versicherer mit der automatischen Betrugserkennung anfangen sollten

Der digitale Wandel ist Realität. Weltweit modernisieren Versicherer ihre zentralen Systeme. Sie starten Onlinevertriebskanäle und bisher manuell erledigte Aufgaben werden automatisiert. Aus Sicht des Verbrauchers sollten dabei einige Anforderungen berücksichtigt werden. Dabei geht es um Themen wie die Geschwindigkeit, mit der Dienstleistungen erbracht werden, die vollständige Digitalisierung der Kundenkommunikation oder die nahtlose Integration der Produkte. Dabei ergeben sich für die Versicherer neue Risiken, mit denen sie sich auseinandersetzen müssen. Die internen Prozesse verändern sich, ebenso wie die Art und Weise der Erkennung und Prävention von Betrug. Die Automatisierung der Betrugserkennung ist dabei von entscheidender Bedeutung und muss sorgfältig orchestriert werden. Es gibt fünf Gründe, warum Versicherer mit der automatischen Betrugserkennung anfangen sollten.

1. Erhöhung der Erkennungsrate und Begrenzung falschpositiver Fälle

Durch die Automatisierung und Standardisierung der Betrugserkennungsmethoden lässt sich die Erkennungsrate steigern, während Falschmeldungen sich auf ein Minimum reduzieren lassen. Die Bekämpfung von Versicherungsbetrug kann ein zeitraubender und fehleranfälliger Prozess sein. Es kostet Arbeitszeit die normal genutzt werden kann um Kunden zur Verfügung zu stehen oder um Fälle mit hoher Betrugswahrscheinlichkeit zu prüfen. Durch die Automatisierung kann Geld in berechtigte Ansprüche fließen wodurch Versicherer und Kunden entlastet werden von den durch Betrug verursachten Kosten. Dadurch sinkt letztlich auch die Schadenquote.

2. Einführung von Straight-through-Processing (STP)

Die Automatisierung ermöglicht die Nutzung der Vorteile von STP. Es ist praktisch unmöglich, alle eingehenden Schadensforderungen von Hand zu überprüfen, umso mehr, wenn dabei anspruchsvolle und sich fortlaufend ändernde Compliance-Standards einzuhalten sind. Die Automatisierung des Prozesses kann Abhilfe schaffen, weil Screenings anhand eines vordefinierten Modells beurteilt werden können. Forderungen mit einer Beurteilung, die einen vordefinierten Wert unterschreiten, können sofort beglichen werden. Nur Forderungen, deren Score den Benchmark überschreitet, müssen geprüft werden – entweder von einem erfahrenen Schadenssachbearbeiter oder einem Mitglied der Sonderermittlungseinheit. Automatisierte Prozesse lassen weniger Raum für Betrug. Darüber hinaus haben sie das Potential, ein vollständiges STP in der Schadenssachbearbeitung und der Richtlinienumsetzung zu ermöglichen.

3. Effizienzsteigerung bei der Betrugsermittlung

Dank der direkten Identifizierung von Schadensforderungen, die entweder keiner weiteren Aufmerksamkeit bedürfen oder für die weitere aktive Maßnahmen erforderlich sind, sind Versicherer mit einer automatisierten Lösung effizienter bei der Betrugsermittlung. Da den Ermittlern stets korrekte Informationen übergeben werden, können sie mehr Zeit für kompliziertere Fälle aufwenden, die mehr Aufmerksamkeit erfordern. So lässt sich das Verfahren effektiv planen: Betrügern wird das Leben schwer gemacht. Noch besser wird es, wenn alle Informationen in einer kontrollierten Umgebung gespeichert werden, sodass Daten über Schadensforderungen und Betrugsfälle mit anderen Versicherern geteilt werden können. Auf diese Weise können die Versicherer zusammenarbeiten und häufiges Wechseln der Versicherungsgesellschaft durch Betrüger verhindern.

4. Objektivierung der Prüfung

Daten über geprüfte Forderungen basieren häufig auf nicht zufällig veranlassten Untersuchungen. Stets gab es einen Grund, einen Hinweis oder auch nur ein Gefühl, das zur Prüfung eines bestimmten Falls geführt hat. Ein solches Gefühl kann zutreffend sein, aber möglicherweise wurde bei der Prüfung auch nur eine Rechtfertigung für das eigene Vorurteil gesucht. Heutzutage werden kontinuierlich neue Techniken für die Erkennung unerwünschter Vorurteile entwickelt. Durch die Nutzung automatisierter Systeme lassen sich die Auswirkungen solcher Vorurteile bei der Prüfung von Daten begrenzen, was der Qualität der Analyse und infolgedessen der Qualität der darauf basierenden Managemententscheidungen zugutekommt.

5. Verbesserung der Underwriting Entscheidungen durch Informationen aus der Schadenssachbearbeitung

Wenn die Mitarbeiter in der Schadenssachbearbeitung ständig "die Suppe auslöffeln" müssen, geht oft wertvolle Zeit verloren. Wenn jedoch Daten aus der Schadenssachbearbeitung in das Unternehmen rückgemeldet werden, lassen sich diese schnell analysieren und mit Angaben zu potentiellen Neukunden vergleichen. Kombiniert man diese beiden Prozesse, so ergibt sich eine zuverlässige Abschätzung des zukünftigen Verhaltens von Neukunden. Wird die Risikoanalyse bereits während der Underwritingphase vorgenommen, kann Betrug bereits an der Haustür gestoppt werden. Hohe Risiken können entweder ganz aus dem Portfolio gehalten oder mit entsprechenden risikobasierten Prämien verbunden werden. Besonders für Online-Vertriebskanäle bietet die Automatisierung des Underwritings erhebliche Vorteile.

Stellen Sie sich der Digitalisierung

Diese fünf Herausforderungen sind lediglich ein grober Ãœberblick über die Möglichkeiten, die die automatisierte Betrugserkennung und Risikobewertung bietet. Das Gute daran ist, dass andere Prozesse nicht unterbrochen werden müssen, um mit der Automatisierung zu beginnen: Es gibt einige "schlüsselfertige" Systeme, die innerhalb von wenigen Wochen einsatzbereit sind. So wird eine effektive Betrugsbekämpfung greifbar. Mit ein bisschen Hilfe durch eine clevere Software können Versicherer sich auf ein gesundes Portfolio und zufriedene Kunden konzentrieren, solange sie nur bereit sind, sich der Digitalisierung zu stellen und innovative Technologien zu nutzen.