Jedes größere Versicherungsunternehmen ist sich heute der Wichtigkeit bewusst, automatisierte Betrugserkennung und Risikoanalysen in ihre Kernprozesse zu implementieren. Ohne entsprechende Maßnahmen sehen sie sich mit einer ständig steigenden Anzahl von Betrugsdelikten und illegitimen Kundenforderungen konfrontiert und gefahr zu laufen,den Anschluss an den zunehmenden Wettbewerb zu verlieren.
Einfache Implementierungen
Die Implementierung einer Plattform zur Betrugserkennung kann äußerst einfach und kosteneffizient sein, insbesondere wenn der Anbieter bereits mit einem Versicherungsverwaltungssystem wie Guidewire oder Duck Creek arbeitet. Viele Versicherer ohne vorhandene Daten zur Betrugsermittlung sorgen sich jedoch darum, dass der Prozess zu komplex oder langwierig werden könnte.
Das ist jedoch kein Grund zu warten! Mit mehr als 150 globalen Implementierungen macht es FRISS Versicherern einfach, Betrugsmodelle zu erstellen und sich den gegenwärtig größten Gefahren für ihre Schaden-/Kosten-Quoten zu stellen.
Was ist mit Warnsignalen?
Zunächst sei einmal vorangestellt, dass die Versicherungsbranche bereits Listen mit Betrugsauffälligkeiten nutzt, solange ich mich zurückerinnern kann. Und auch wenn dies der erste Schritt ist, kommt man damit bereits dem Ziel näher. Indem Sie die Prüfung auf diese Betrugsauffälligkeiten automatisieren und handlungsorientierte Erkenntnisse bereitstellen, sind Sie der optimalen Betrugserkennung schon einen Schritt näher. Schließlich ist es besser, irgendetwas zu nutzen, als gar nichts.
Rom wurde auch nicht an einem Tag erbaut. Es gibt Situationen, in denen es besser ist, klein anzufangen. Wenn Sie Schadenfälle basierend auf Expertenregeln prüfen, erhalten Sie schnell sämtliche Betrugserkennungshinweise, die Sie brauchen, um automatisiert sinnvolle Betrugsmodelle zu erstellen.
Im nächsten Schritt integrieren Sie interne und externe Datenquellen. Diese ergänzen Ihre Regeln und Betrugshinweise mit Informationen, die Ihren Betrugsexperten sonst verborgen geblieben wären. Sie werden überrascht sein, wie viele neue Erkenntnisse Sie aus Ihren aktuellen und historischen Policen- und Schadendaten ziehen können. Es steckt bereits mehr darin, als Ihnen bewusst ist. Und mit der richtigen Technologie erhalten Sie umgehend eine Vielzahl neuer Erkenntnisse, die allein auf diesen Daten basieren.
Inzwischen erkennen Sie mehr opportunistische Betrugsfälle als je zuvor. Die Betrugsabteilung kann groß angelegte Betrugsversuche nun besser bearbeiten und ein Großteil der alltäglichen kleineren Betrugsfälle wird automatisch vermieden. Die Schadenquote wird sich deutlich verbessern und Ihre Bemühungenwerden weitere Betrüger davon abhalten, Sie künftig als Ziel auszuwählen.
Mit der Zeit immer besser
Dank dieser Kombination werden Sie konsistente Schadenprozesse und eine Verbesserung Ihrer Betrugsmodelle erfahren. Mit der Zeit erhalten Sie ausreichend historische Daten, um Ihre eigenen Betrugsmodelle aufzubauen.
Bevor Sie sich versehen, haben Sie Ihren Horizont erweitert und sind im Stande, z Betrugsfälle zu erkennen und Ihre Schadenquote zu verbessern. Und wer hat nun dazu beigetragen, Versicherungen ehrlicher zu machen?
Über den Autor
Jim Murphy hat einen Masterabschluss in Economic Crime Management und hat bereits 30 Jahre Erfahrung in der Versicherungsbranche. Nachdem er in New England als Polizeibeamter gearbeitet und jahrelang ein Analyseteam für Sonderermittlungen geleitet hat, ist er jetzt Vice President of Products für FRISS und hilft Versicherern dabei, Versicherungsbetrug zu bekämpfen und Versicherung ehrlicher zu machen.
