Wie Echtzeitbetrugsanalyse Echtzeitentscheidungen ermöglicht

Echtzeitbetrug und Echtzeitanalyse

Wenn wir mit leitenden Betrugsbekämpfungsfachleuten sprechen, hören wir häufig, dass 20 % ihres Personals 80 % aller Betrugsfälle aufdecken; und das Interessante daran ist, dass es im Allgemeinen keinen erkennbaren Unterschied zwischen den Portfolios der Mitarbeiter gibt. Einige Schadenbearbeiter scheinen, sei es durch Ausbildung oder Instinkt, einfach ein besseres Gespür für potenziellen Betrug zu haben. Wenn FRISS mit Versicherern zusammenarbeitet, ist eines unserer Hauptziele, Konsistenz für diese Unternehmen zu schaffen. Wie Gartner-Research zeigt, muss ein ganzheitliches Betrugsmanagement den gesamten Versicherungslebenszyklus umfassen. Deshalb helfen wir, Betrug im gesamten Portfolio zu erkennen und zu verhindern. Unsere Frage ist jedoch: Wie können wir den 80% der Mitarbeiter helfen, den gleichen Erfolg zu haben? 

Wie wir alle wissen, entwickeln sich Betrüger ständig weiter und umgehen selbst die besten Erkennungsbemühungen der Versicherer. Die Erfahrenen nutzen ihre Agilität, um traditionellen Unternehmen immer einen Schritt voraus zu sein, und die Anzahl der Schritte hängt weitgehend von der Qualität der Technologie ab, die der Versicherer einsetzt. 

Nach welche Funktionen sollte ich suchen?  

Das beste System kombiniert verschiedene Erkennungstechniken: 

1. Modelle zur Erkennung dubiosen

2. Verhaltens Feedback-Schleifen zur stetigen Verbesserung der Genauigkeit 

3. Expertenregeln 

4. Künstliche Intelligenz 

5. Text Mining (und Verarbeitung natürlicher Sprache) 

6. Geräteerkennung 

7. Netzwerkanalyse  

Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Betrüger weiterentwickeln, muss der Versicherer in der Lage sein, alle Technologien zu nutzen, um eine Echtzeitentscheidung zu einer Schadenmeldung zu treffen. Oft basiert die Erkennung jedoch ausschließlich auf einem Batch-Prozess, typischerweise täglich oder wöchentlich, entweder gegen ein KI-Modell oder die Netzwerkanalyse. Da die Kundennachfrage nach der Direktverarbeitung weiterhin zunimmt, sind Versicherer gezwungen, Technologien dafür zu liefern. Ohne diese können Schwachstellen im traditionellen Prozess von den heutigen versierten Betrügern leicht ausgenutzt werden. 

Ist der Wechsel zu einer Echtzeitentscheidungsfindung also die einzige Antwort? Nun ja... ja (und nein). Offensichtlich ist die Fähigkeit, Echtzeitentscheidungen zu treffen, ein Schritt in die richtige Richtung, aber der entscheidende Punkt ist, dass die Schlussfolgerungen auf relevanten Daten basieren müssen, die in Echtzeit aktualisiert werden. Zum Beispiel ist eine Echtzeitentscheidung, die auf Netzwerkanalytise basiert, die in der Vorwoche aktualisiert wurde, eine Schwachstelle, die ausgenutzt werden kann. 

Aber was ist mit den Datenquellen?  

Um die Fähigkeiten wirklich zu steigern und einen ganzheitlichen Blick auf potenzielle Risiken zu schaffen, ist es entscheidend, sowohl auf interne als auch externe Datenquellen zuzugreifen. 

Interne Datenquellen können in Form von: 

• Interner Dokumentenspeicher – Dokumente, die durch optische Zeichenerkennung (OCR) gewonnen werden, um Sprachmuster zu erkennen, die mit Betrug in Verbindung stehen, und Entitäten aus den Dokumenten, die noch nicht im Kernsystem erfasst sind. 

• Bilderkennung – alle mit einer Schadenmeldung eingereichten Bilder auf Konsistenz und Anomalien überprüfen. 

Externe Datenquellen können aussehen wie: 

• Beitragsbasierte Betrugsdaten 

• Schaden- und Versicherungsvertragsdaten 

• Kredit- und Finanzdaten 

Wichtigste Erkenntnisse  

Es ist jedoch zu beachten, dass der wichtigste Faktor bei der Bewertung solcher Daten die Einführung eines Champion/Challenger-Modus ist, um sicherzustellen, dass die Daten vorausschauend sind und einen Mehrwert bieten. Zu wissen, ob/wann die Daten im Schadenfall einen Mehrwert bieten, hilft, die Kosten der Datenquelle zu optimieren und den ROI zu maximieren. Durch die Nutzung von Datenquellen auf diese Weise können wir einen sich ständig verbessernden Kreislauf der Dubiosschadenerkennung schaffen, auf neue Typologien reagieren und alle Daten in Echtzeit nutzen, um eine schnelle und genaue Entscheidung zu treffen. Dies ermöglicht es Ihren Schadensachbearbeitern, "in dem Moment brillant zu sein", wenn Ihre Kunden sie brauchen, und ermöglicht es ihnen, Schadenmeldungen zum entscheidenden Zeitpunkt schnell zu bearbeiten.  

Unser neuester Versicherungsbetrugsbericht ist da!