Actico: Mit KI gegen Versicherungsbetrug

Mehrere Millionen Schadensfälle muss die Versicherungsbranche jedes Jahr bearbeiten. Die Aufdeckung von Betrugsfällen steht dabei in einem Spannungsfeld: Einerseits soll das Vorgehen kundenfreundlich sein, auf der anderen Seite effizient und wirkungsvoll. Actico empfiehlt deshalb den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Kombination mit herkömmlichen Business-Rules-Modelle.

Für Versicherer ist Versicherungsbetrug kein einfaches Thema. In der Summe der unzähligen Fälle jedes Jahr können sich die Schadenssummen zu erheblichen Beträgen summieren, die von allen Versicherungsnehmern zu tragen sind und über höhere Prämien letztlich die Wettbewerbsfähigkeit bedrohen. Intensivere Prüfungen treiben jedoch die Kosten in die Höhe, denn das manuelle Betrugsmanagement ist fehleranfällig und benötigt viel Zeit. Wie also können Betrugsfälle zuverlässiger und schneller aufgespürt werden?

Zwei unterschiedliche Ansätze

Bei der Betrugsaufdeckung treten häufig immer gleiche Arbeitsschritte auf. Basieren diese auf objektiven Kriterien, lassen sie sich leicht durch Business-Regeln automatisieren. So lassen sich bekannte Betrugsmuster einfach prüfen, beispielsweise häufige Versicherungsfälle („fünf Fälle in einem Jahr“) oder der zeitlich geringe Abstand zwischen Abschluss der Versicherung und dem Eintritt des Schadensereignisses.

Es gibt aber auch statistische Zusammenhänge, die auf Betrug hinweisen. Erfahrene Mitarbeiter können diese nicht immer zuverlässig benennen, verlassen sich aber auf ihr „Bauchgefühl“ und strengen dann weitere Nachforschungen an. Hier kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) helfen, die auch unbekannte Muster erfasst, die bisher an den Mitarbeitenden „vorbeigegangen“ sind. Dabei haben sich vor allem Ansätze aus dem Bereich Machine Learning (ML) bewährt.

Kombination bringt mehr Effizienz

Um zu effizienten und zuverlässigen Abläufen zu kommen, empfiehlt Actico, Anbieter von Lösungen für intelligente Automatisierung und digitale Entscheidungsfindung, eine geschickte Kombination der beiden Verfahren. Ziel ist eine Automatisierungslösung, die objektive Kriterien, zu denen auch die Vertragsbedingungen und die Kundenhistorie gehören, in Business-Regeln gießt und um eine statistische Bewertung mittels KI ergänzt. Die Ergebnisse der Regeln und der KI werden zu einem Score-Wert berechnet. Sobald dieser einen definierten Wert überschreitet, markiert das System den Vorgang als verdächtig und leitet den Fall an die Betrugsabteilug weiter. Diese kann dann eine manuelle Einzelfallprüfung vornehmen.

Das Regelwerk kann zusätzlich so eingesetzt werden, dass es die Ergebnisse der KI bewertet und gegebenenfalls korrigierend oder hinweisgebend eingreift – als sogenannte KI-Governance. Die Berechnung des Score-Werts zur Betrugserkennung verläuft vollautomatisch. Je nach bisherigem Automatisierungsgrad in der Betrugsabteilung sind hier enorme Effizienzsteigerungen möglich, so die Erfahrung des Software-Anbieters.

Speist man die Ergebnisse der manuellen Überprüfungen von verdächtigen Schadensereignissen wieder in das Training der Künstlichen Intelligenz ein, so lassen sich die zugrundeliegenden Machine-Learning-Modelle weiter optimieren. Das verbessert die Erkennungsleistung und verringert damit die Anzahl der Fälle, die noch manuell geprüft werden müssen.

Legacy-Systeme als Bremser

Als Hemmschuh erweisen sich jedoch häufig noch veraltete Legacy-Systeme. Bei der Prüfung von Ansprüchen müssen Versicherer umfangreiche Datenpools abgleichen und überprüfen, ob Ansprüche berechtigt und frei von Betrug sind. Diese Arbeit wird erschwert, wenn die Daten in siloartigen Strukturen gefangen sind. Die Systeme erzeugen oft einen hohen Wartungsaufwand, Zudem lassen sie sich nur schwer um neue Anwendungen erweitern oder gar konsolidieren. Neue Anforderungen, egal ob vom Markt oder dem Gesetzgeber initiiert, sind demnach nur schwer und langwierig umsetzbar.

Actico empfiehlt, diese Strukturen aufzubrechen, um den Einsatz von neuen Technologien zu ermöglichen. Im Zuge eines Umbaus auf ein einheitliches, unternehmensweites System werde es möglich, das Wissen der Mitarbeiter zu nutzen, indem beispielsweise Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt.

Vorteile für beide Seiten

Durch die Automatisierung und zeitliche Straffung der Schadensabwicklung verbessert sich die Servicequalität, was sich positiv auf die Kundenbindung auswirkt. Mitarbeitende haben mehr Zeit, um sich anspruchsvolleren Aufgaben zu widmen und komplexe Fälle zu prüfen. Zudem arbeiten die intelligenten Technologien mit geringeren Fehlerquoten und identifizieren Zusammenhänge, die Menschen nicht erkennen können. Für das Versicherungsunternehmen verbessert sich dadurch die Kostenbilanz. In Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern wie Actico lassen sich zudem Investitionsrisiken vermeiden, ohne sich erst selbst umfangreich mit dem Thema KI auseinandersetzen zu müssen. hj