Die 4 häufigsten Arten von Versicherungsbetrug und wie man sie vermeidet

Einführung

Versicherungsbetrug ist ein Problem, dass die Versicherungsbranche allein in Deutschland jährlich 6 Milliarden Euro kostet. Da Betrüger immer raffinierter werden, ist es für Versicherer entscheidend, mit den neuesten Betrugstrends Schritt zu halten. 

In diesem Blog werden die wichtigsten Betrugstrends sowie verschiedene Arten von Betrug in der Schaden- und Unfallversicherung besprochen. Darüber hinaus werden neue Betrugserkennungstechnologien vorgestellt und gezeigt, wie Versicherungsbetrug verhindert werden kann. 

Die wichtigsten Versicherungsbetrugstrends und wie man sie verhindert 

Betrug mit synthetischen Identitäten 

Beim Betrug mit synthetischen Identitäten werden gefälschte Identitäten erstellt, die sowohl echte als auch fiktive Informationen enthalten. Betrüger nutzen diese Identitäten dann zu Kontoeröffnungen und um gefälschte Schadensmeldungen einzureichen. Das Aufkommen digitaler Plattformen hat diese Betrugsart begünstigt und verbreitet. 

Im Gegensatz zum klassischen Identitätsdiebstahl bleibt der Betrug mit synthetischen Identitäten oft längere Zeit unentdeckt. Dabei wird nicht die Identität einer realen Person vollständig gestohlen, sondern Betrüger kombinieren echte Daten, wie z.B. Sozialversicherungsnummern mit fiktiven Details, um neue Identitäten zu schaffen. 

Diese synthetischen Identitäten werden dann genutzt, um Kreditwürdigkeit aufzubauen, Kredite zu beantragen und dubiose Schadenansprüche einzureichen. Versicherungsunternehmen sollten daher ihre Verifizierungsprozesse verbessern. Der Einsatz fortschrittlicher Datenanalysen kann helfen, Auffälligkeiten zu erkennen, die auf synthetischen Identitätsbetrug hinweisen.  Durch kontinuierliche Schulungen der Mitarbeiter im Erkennen solcher Identitäten können die Sicherheitsvorkehrungen weiter gestärkt werden. 

Betrug bei digitalen Zahlungen

Mit der Zunahme digitaler Zahlungen entdecken Betrüger immer neue Möglichkeiten, Zahlungssysteme zu missbrauchen. Besonders anfällig sind mobile Geldbörsen und Peer-to-Peer-Zahlungs-Apps. Diese Entwicklung stellt auch im Bereich des Kfz-Versicherungsbetrugs ein erhebliches Problem dar. 

Betrug im Bereich der digitalen Zahlungen umfasst das Abfangen von Zahlungsdaten, das Erstellen gefälschter Zahlungsbestätigungen und das Ausnutzen von Sicherheitslücken in mobilen Zahlungsanwendungen. Je mehr Verbraucher digitale Zahlungsmethoden annehmen, desto größer wird die Angriffsfläche für Betrüger. 

Durch Manipulation der Transaktionsaufzeichnungen können Betrüger den Anschein erwecken, als seien Zahlungen für nicht existierende Ansprüche erfolgt. Versicherungsunternehmen müssen daher robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Dazu gehören Multi-Faktor-Authentifizierung, Verschlüsselung und die Echtzeitüberwachung von Transaktionen, um sich vor Betrug bei digitalen Zahlungen zu schützen. Darüber hinaus sollten Versicherer regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durchführen, um potenzielle Schwachstellen in ihren Zahlungssystemen zu identifizieren und zu beheben. 

KI zur Betrugserstellung verwenden

Während Versicherer KI unter anderem zur Betrugserkennung einsetzen, nutzen Betrüger KI, um eben diesen Versicherungsbetrug zu begehen. Dabei spielen Deepfakes und KI-generierte Dokumente eine zunehmende Rolle. Dies erschwert es traditionellen Methoden, Betrug zu erkennen. 

Insbesondere die Kfz- und die Sachversicherung sind hiervon betroffen. Betrüger setzen KI ein, um äußert überzeugende, gefälschte Dokumente, Bilder und Videos zu erstellen, die selbst die aufmerksamsten und erfahrensten Versicherungsprüfer täuschen können. 

Beispielsweise können KI-generierte Bilder verwendet werden, um Schäden an Fahrzeugen oder den Verlust von Eigentum vorzutäuschen. Darüber hinaus können Betrüger maschinelle Lernalgorithmen einsetzen, um Schwachstellen in Betrugserkennungssystemen zu identifizieren und auszunutzen. 

Um dieser Bedrohung entgegenzuwirken, müssen Versicherungsunternehmen ihre Betrugserkennungsalgorithmen kontinuierlich verbessern. Dies kann durch den Einsatz von KI-gestützten Tools erreicht werden, die die Authentizität eingereichter Dokumente und Medien überprüfen. Das Verfolgen der Fortschritte in der KI-Technologie und regelmäßige Schulungen für menschliche Ermittler können ebenfalls die Verteidigung stärken. 

Kontenübernahme (Account Takeover) 

Kontenübernahmebetrug tritt auf, wenn jemand unbefugten Zugang zu einem Konto erlangt, um gefälschte Schadensmeldungen einzureichen. Die zunehmenden Datenpannen und der Verkauf persönlicher Informationen im Dark Web haben diesen Betrugstyp ansteigen lassen. 

Betrüger nutzen gestohlene Zugangsdaten, um auf die Konten von Versicherungsnehmern zuzugreifen. Sie können Kontaktinformationen ändern, Zahlungsmethoden aktualisieren und dubiose Ansprüche einreichen, ohne sofort Verdacht zu erregen. 

Durch die zunehmende Verbreitung von Datenverletzungen haben Kriminelle leichteren Zugang zu persönlichen Informationen, was zu einer Zunahme von Kontenübernahmevorfällen geführt hat. 

Um dies zu bekämpfen, sollten Versicherungsunternehmen strenge Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Dazu gehören regelmäßige Passwortaktualisierungen, biometrische Authentifizierung und die Überwachung von Kontenaktivitäten, um verdächtiges Verhalten schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Die Aufklärung der Kunden über die Bedeutung starker, einzigartiger Passwörter und die Risiken des Teilens persönlicher Informationen kann ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Prävention spielen. 

Häufige Arten von Versicherungsbetrug im Kraftfahrzeug-, Sach- und Haftpflichtversicherungssektor (P&C) 

Inszenierte Unfälle (Staged Accidents)

Organisierte Kriminalitätsgruppen inszenieren oft Unfälle, um falsche Schadensmeldungen einzureichen. Die Erkennung solcher Unfälle kann ohne fortschrittliche Analytik schwierig sein. Dies ist eine häufige Art von Kfz-Versicherungsbetrug, gegen die Fahrzeugversicherer ständig ankämpfen. 

Strafverfolgungsbehörden und Versicherer sollten eng zusammenarbeiten, um Muster zu identifizieren, die auf inszenierte Unfälle hinweisen. Regelmäßige Schulungen für Schadensregulierer können dabei helfen, Warnzeichen zu erkennen, die mit inszenierten Unfällen in Verbindung stehen, wie zum Beispiel Unstimmigkeiten in Zeugenaussagen oder ungewöhnliche Unfallumstände.  Durch gemeinsame Anstrengungen können Versicherer und Strafverfolgungsbehörden außerdem fortschrittlichere Erkennungstechnologien entwickeln und einsetzen.  

Überhöhte Ansprüche (Falsified Claims)

Versicherungsnehmer und Anspruchsteller können Schäden übertreiben oder Verluste erfinden. Beispiele hierfür sind das Aufblähen von Reparaturkosten oder das Beanspruchen von nicht existenten Gegenständen. Um solche falschen Ansprüche zu erkennen, benötigen Versicherer starke Prüfmechanismen.  Diese Art von Betrug betrifft sowohl die Sachversicherung als auch Kfz-Versicherungspolicen. 

Strenger Verifizierungsprozesse und das Abgleichen von Schadensdaten mit historischen Aufzeichnungen helfen, Unstimmigkeiten zu identifizieren. Der Einsatz von KI und Datenanalyse kann verdächtige Ansprüche kennzeichnen, die weiter untersucht werden sollten. Offene Kommunikation mit Reparaturwerkstätten und Dienstleistern unterstützt die Überprüfung der Authentizität gemeldeter Schäden. 

Falsche Diebstahlsansprüche (False Theft Claims)

Betrüger könnten Diebstahlsansprüche für nicht existente Gegenstände einreichen, besonders bei hochpreisigen Artikeln wie Schmuck oder Elektronik. Solche falschen Ansprüche sind ein konstantes Problem für die Versicherungswirtschaft. 

Versicherer können Maßnahmen ergreifen, wie etwa die Anforderung detaillierter Dokumentationen, einschließlich Quittungen und Fotografien, um Diebstahlsansprüche zu untermauern. Durch Folgeuntersuchungen und Vor-Ort-Besuche helfen, die Legitimität der gemeldeten Diebstähle zu überprüfen. Eine enge Zusammenarbeit mit Strafverfolgungsbehörden kann die Erkennung und Prävention falscher Diebstahlsansprüche erheblich verbessern. 

Brandstiftung aus Profitgründen (Arson for Profit)

Manchmal setzen Eigentümer von Immobilien ihre Gebäude absichtlich in Brand, um Versicherungsleistungen zu beanspruchen. Dieser Betrug führt zu einem erheblichen finanziellen Gewinn für die Betrüger, verursacht jedoch massive Verluste für die Versicherer und stellt ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar.  

Versicherer können mit Feuerwehren und Brandermittlungseinheiten zusammenarbeiten, um verdächtige Brandereignisse zu identifizieren.  Fortgeschrittene Branddetektions- und Analysetechnologien helfen, die Brandursache genauer zu bestimmen. Regelmäßige Audits von hochriskanten Immobilien und die Überwachung von Schadensmustern tragen zur Erkennung und Verhinderung von profitorientierter Brandstiftung bei. 

Fortschritte in der Betrugserkennungstechnologie

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

KI und maschinelles Lernen analysieren riesige Datenmengen , um Muster und Anomalien zu finden. Diese Technologien eignen sich besonders dazu, synthetische Identitäten und KI-generierte Dokumente zu erkennen, die häufig bei Versicherungsbetrug verwendet werden. 

KI-gesteuerte Systeme lernen kontinuierlich aus neuen Daten und verbessern ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit. Der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) hilft dabei, unstrukturierte Daten wie Schadensbeschreibungen zu analysieren, um potenziellen Betrug zu identifizieren. Versicherer können aber ebenfalls Künstliche Intelligenz nutzen, um zum Beispiel routinemäßige Aufgaben zu automatisieren, so dass menschliche Ermittler sich auf komplexere Fälle konzentrieren können. 

Big Data Analyse

Big Data Analyse sammelt und analysiert Daten aus vielen Quellen, um verdächtige Aktivitäten und potenziellen Betrug zu erkennen. Diese breitere Sichtweise unterstützt dabei, verdächtige Aktivitäten und potenziellen Betrug zu erkennen. Sie ist hilfreich im Kampf gegen Versicherungsbetrug im nahezu allen Versicherungssparten. 

Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich sozialer Medien, öffentlicher Aufzeichnungen und Transaktionshistorien, können Versicherer ein umfassendes Verständnis des Verhaltens von Anspruchstellern gewinnen. Mit fortschrittlichen Analysetools können Korrelationen und Muster identifiziert werden, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Der Einsatz von prädiktiver Analyse kann auch dabei helfen, zukünftige Betrugs-Trends vorherzusagen und proaktiv auf neue Bedrohungen zu reagieren. 

Biometrische Verifizierung

Biometrische Prüfungen wie Gesichtserkennung und Fingerabdruck-Scans erhöhen die Sicherheit im Schadensprozess. Sie stellen sicher, dass die Person, die den Antrag stellt, auch tatsächlich die richtige ist, und tragen dazu bei, falsche Ansprüche zu verhindern. 

Die Einbindung biometrischer Verifizierung im Antragsprozess kann das Risiko von Identitätsbetrug erheblich verringern. Multi-Faktor-Authentifizierung, die Biometrie mit traditionellen Verifizierungsmethoden kombiniert, erhöht die Sicherheit zusätzlich. Regelmäßige Aktualisierungen der biometrischen Datenbanken und die Überwachung von Anomalien können die Betrugsprävention weiter verbessern.  

Generative KI

Generative KI, eine hochmoderne Technologie, hat vielversprechende Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Betrugserkennung. Sie kann große Datensätze simulieren, um Machine Learning  (ML) Modelle zu trainieren, wodurch diese robuster gegenüber Betrugstaktiken werden. 

Generative KI kann auch subtile Muster erkennen, die von traditionellen Algorithmen möglicherweise übersehen werden. Zum Beispiel kann sie synthetische, aber realistische Schadensszenarien erstellen, um Betrugserkennungssysteme zu testen und zu verfeinern. Versicherer können generative KI nutzen, um aufkommende Betrugstaktiken vorherzusagen und ihnen entgegenzuwirken, indem sie potenzielle Betrugsszenarien simulieren und Strategien zu deren Minderung entwickeln. 

Effektive Strategien zur Betrugsprävention 

Mitarbeiterschulung 

Regelmäßige Weiterbildungen sind entscheidend, um Mitarbeitern das Erkennen von Betrugsanzeichen und das Verstehen der neuesten Taktiken zu ermöglichen. Die Schulung des Personals im Umgang mit verdächtigen Schadensmeldungen ist unerlässlich, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. 

Praktische Workshops, Simulationen und Fallstudien machen Schulungen ansprechender und praxisorientierter. Kontinuierliche Weiterbildung stellt sicher, dass die Mitarbeiter über neue Betrugsschemata und sich entwickelnde Technologien informiert bleiben. Eine Kultur der Wachsamkeit und Verantwortlichkeit im Team zu fördern, kann die Abwehrkräfte eines Versicherers gegen Betrug erheblich stärken. 

Datenanalyse

Der Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetools ermöglicht es Versicherern, Betrug frühzeitig zu erkennen. Diese Tools analysieren Muster und Anomalien in Schadensdaten, um potenziellen Betrug zu identifizieren, und sind somit unerlässlich für die Betrugsprävention in der Versicherungsbranche. 

Eine herausragende Lösung ist FRISS. Diese bietet umfassende Analysen und automatisierte Betrugserkennung. FRISS unterstützt Versicherer im Antragsprozess, der Schadenabwicklung und der Betrugsnachverfolgung, indem es Realtime-Einblicke und prädiktive Modelle liefert, um dubiose Aktivitäten schneller zu erkennen. Durch die Integration der FRISS-Plattform können Versicherer ihre Trefferquote in der Betrugserkennung verbessern und falsche Positivmeldungen reduzieren, was zu einer effizienteren und genaueren Schadensbearbeitung führt. 

Kundenschulung

Die Aufklärung der Kunden über die Konsequenzen von Betrug und die Ermutigung, verdächtige Aktivitäten zu melden, kann Betrüger abschrecken. Eine transparente Kommunikation über den Schadensprozess und die erforderlichen Dokumente kann falsche Ansprüche und vermuteten Betrug verringern. Die Erstellung informativer und ansprechender Schulungsmaterialien wie Broschüren, Videos und Webinare kann das Bewusstsein der Versicherungsnehmer schärfen. Die Implementierung von Kundensupportsystemen, die Anleitung zum Schadensprozess bieten, kann die Wahrscheinlichkeit unabsichtlicher Fehler und potenziellen Betrugs verringern. Die Kunden zu sicheren Kommunikationskanälen zu ermutigen und verdächtige Aktivitäten zu melden, kann die Betrugspräventionsbemühungen weiter stärken. 

Versicherungsbetrug bleibt eine ständige Herausforderung für die Versicherungswirtschaft, die kontinuierliche Aufmerksamkeit erfordert. Versicherer können sich und ihre Kunden vor Betrug schützen, indem sie aktuelle Trends verstehen, Technologien nutzen und effektive Präventionsmethoden anwenden. Lösungen wie FRISS spielen dabei eine entscheidende Rolle, indem sie fortschrittliche Betrugserkennungs- und Risikobewertungswerkzeuge bereitstellen.  

Den Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein, ist entscheidend, um das Vertrauen und die Integrität der Versicherungsbranche zu wahren. Eine effektive Bekämpfung von Versicherungsbetrug sorgt für niedrigere Versicherungsprämien und einen zuverlässigeren Service für die Versicherungsnehmer.