Künstliche Technologie (KI) und andere technologische Fortschritte wurden in den letzten Jahren bis zu einem gewissen Grad in der Schadenbranche übernommen – und wir können mit Sicherheit davon ausgehen, dass sich dieser Trend fortsetzen wird. Da neue Erkenntnisse darüber gemacht werden, wie KI in verschiedenen Geschäftsbereichen operativ genutzt werden kann, müssen wir bei der Bewertung proaktiv sein benefits (und Risiken).
In einer Landschaft des grassierenden Betrugs können Mensch und Maschine eine symbiotische Beziehung eingehen und auf den einzigartigen Fähigkeiten des jeweils anderen aufbauen, um den Versicherern zum Erfolg zu verhelfen und die Prämienkosten für echte Kunden stabil zu halten.
Klar benefits
Heutzutage setzen einige Unternehmen KI-Technologie ein, um Kunden vor Bedrohungen zu schützen – auch vor solchen, die ihnen vielleicht noch nicht bewusst sind. Zum einen schützt es vor der alltäglichen Praxis von "Geister"-Brokern, Identitätsbetrug zu betreiben und die Identität der Kunden für betrügerische Zwecke zu verwenden. Es identifiziert auch Betrug mit gefälschten Dokumenten, zu denen manipulierte Rechnungen und manipulierte Bilder gehören können.
Die Technologie kann potenziellen Betrug viel früher im Lebenszyklus eines Anspruchs erkennen als das Auge eines menschlichen Ermittlers. Wenn die Technologie zur Betrugserkennung gut eingesetzt wird, beschleunigt sie die Abwicklung echter Forderungen, und wenn sie Betrug aufdeckt, werden Zahlungen gestoppt. Eine schnellere und genauere Schadenbearbeitung kann die Kosten für Versicherer niedrig halten und die Prämien für echte Kunden niedrig halten.
In der Automobilindustrie zeigt sich dies bereits: Maschinelles Lernen (ML) ist im Einsatz, um potenzielle Betrugsrisiken viel früher einzuschätzen – und festzustellen, ob das Risiko tragfähig ist. Infolgedessen könnte ein Versicherer echte Kfz-Ansprüche schnell zur Regulierung bringen und betrügerische Ansprüche unterdrücken.
Die technologiegestützte Betrugsfrüherkennung ermöglicht den Ermittlern die Entscheidungsfindung und die Gesamtverantwortung. Da die Technologie unmissverständlich betrügerische Behauptungen aussortiert – mit weniger Spielraum für Fehler – können die Ermittler früher zum nächsten Fall übergehen, anstatt zusätzliche Stunden für die Lösung der Untersuchung aufzuwenden. Die Betrugserkennungstechnologie spart auch Zeit und Geld, indem sie die genaue Wurzel des Betrugs lokalisiert, so dass die Ermittler dies nicht tun müssen.
Das effizientere Aussortieren von Betrügern trägt auch dazu bei, den Ruf einer Marke zu schützen, sowohl innerhalb der Branche als auch aus Kundensicht.
Maschinen gegen Menschen?
Wir alle kennen die allgegenwärtige moralische und ökonomische Frage, die über der KI-Debatte schwebt: Werden Maschinen den Menschen irgendwann überflüssig machen? Sollte man sie zu diesem Zweck nicht fürchten und nicht annehmen?
Eine universelle Wahrheit trägt dazu bei, ein stichhaltiges gegenteiliges Argument zu untermauern: Maschinen können nicht fühlen. Das Erleben von Emotionen ist einzigartig für Menschen und unmöglich zu erlernen. Komplexe Emotionen und Argumente sind integraler Bestandteil des Geschäfts: Empathie. Gegenseitiges Verständnis. Ein Pflichtgefühl, das Richtige zu tun. Zwischenmenschliche Kommunikation. Verhandlung. Vertrauen.
Umgekehrt kann die Technologie bestimmte Prozesse und Aufgaben, wie z. B. die Identifizierung eines gefälschten Dokuments, schneller erledigen als jedes menschliche Gehirn. Durch die Kombination menschlicher und maschineller Qualitäten kann Betrug effektiver bekämpft werden. Die Technologie kann sich bei der Identifizierung auszeichnen, während der letzte Teil, der die Gesetzmäßigkeiten, die Komplexität, die Nuancen und die Interpretation umfasst, im Steuerhaus menschlicher Schadenexperten bleiben kann. Bei bestimmten Aspekten der Betrugsbekämpfung werden wahrscheinlich immer Menschen involviert sein.
Verdoppeln
Versicherer überprüfen ständig die Schadendaten. Dennoch schlüpfen Daten, die auf Betrug hindeuten, durch die Maschen. Wenn ein Versicherer den Staffelstab an ein Unternehmen wie Sedgwick weitergibt, kann das kontinuierliche Screening fortgesetzt werden, und zwar aus einem deutlich größeren Datenpool.
Im Bereich der Gewerbeimmobilien zum Beispiel gibt es einen stark begrenzten Datenpool, mit dem abgeglichen werden kann. Weniger Daten sind nachteilig für die Identifizierung von Mustern von Serienantragstellern und unerwünschtem betrügerischem Verhalten in der Branche. Die Verwendung eines einzigen Screening-Tools erschwert die Fähigkeit, das wahre Betrugsvolumen in den Büchern eines Versicherers zu erkennen.
Mögliche Nachteile
Mit dem technologischen Fortschritt gehen Kunden und Anspruchsteller zunehmend davon aus, dass technologische Fortschritte schnellere und effizientere Prozesse bedeuten und daher Ansprüche zu einer schnelleren Abwicklung führen sollten. Praktiker müssen Folgendes im Hinterkopf behalten: Die weit verbreitete Erwartung einer schnelleren Lösung – unabhängig von den Feinheiten eines Falles – ist jetzt in die Grundlage des technologiegestützten Anspruchsprozesses eingewoben.
Schadenbearbeiter sollten zusätzliche Sorgfalt bei Stichproben walten lassen, um diesen steigenden Anforderungen gerecht zu werden, und bewusst die Vorteile von Software nutzen, die ihnen helfen kann.
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