Kombination von KI und menschlicher Intelligenz im Kampf gegen Betrug

Künstliche Intelligenz (KI) und andere technologische Fortschritte haben in den letzten Jahren in der Schaden- und Versicherungsbranche in gewissem Umfang Einzug gehalten – und wir können mit Sicherheit davon ausgehen, dass sich dieser Trend fortsetzen wird. Da immer neue Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie KI in verschiedenen Geschäftsbereichen operativ genutzt werden kann, müssen wir ihre Vorteile (und Risiken) proaktiv benefits ieren. 

In einem Umfeld, in demBetrug weit verbreitet ist, können Menschen und Maschinen eine symbiotische Beziehung eingehen und auf den jeweiligen einzigartigen Fähigkeiten aufbauen, um den Versicherern Erfolg zu sichern und die Prämienkosten für ehrliche Kunden stabil zu halten.

Löschen benefits

Heutzutage setzen einige Unternehmen KI-Technologie ein, um Kunden vor Bedrohungen zu schützen – selbst vor solchen, deren sie sich möglicherweise noch gar nicht bewusst sind. Zum einen schützt sie vor der weit verbreiteten Praxis, dass sogenannte „Ghost“-Broker Identitätsbetrug begehen und die Identitäten von Kunden für betrügerische Zwecke missbrauchen. Zudem deckt sie Betrugsfälle mit gefälschten Dokumenten auf, darunter auch manipulierte Rechnungen und verfälschte Bilder.

Mithilfe von Technologie lassen sich potenzielleBetrugsfälleim Lebenszyklus eines Schadensfalls weitaus früher erkennen als durch die manuelle Prüfung eines Ermittlers. Bei sachgemäßem Einsatz beschleunigt die Technologie zur Betrugsaufdeckung die Regulierung berechtigter Schadensfälle und verhindert im Falle eines festgestellten Betrugs die Auszahlung von Leistungen. Eine schnellere und genauere Schadensbearbeitung trägt dazu bei, die Kosten für Versicherer niedrig zu halten und die Prämien für berechtigte Kunden gering zu halten. 

In der Kfz-Branche ist dies bereits Realität: Dort kommt Technologie des maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz, die dabei hilft, potenzielle Betrugsrisiken viel früher einzuschätzen – und festzustellen, ob das Risiko realistisch ist. Dadurch könnte ein Versicherer berechtigte Kfz-Schadensfälle schneller abwickeln und betrügerische Ansprüche unterbinden.

Die technologiegestützte frühzeitige Betrugserkennung unterstützt die Ermittler bei ihrer Entscheidungsfindung und der Erfüllung ihrer allgemeinen Aufgaben. Da die Technologie eindeutig betrügerische Ansprüche aussortiert – und dabei weniger Raum für Fehler lässt –, können die Ermittler den Fall schneller abschließen und sich dem nächsten Fall zuwenden, anstatt zusätzliche Arbeitsstunden für die Klärung des Falls aufwenden zu müssen. Darüber hinaus spart die Betrugserkennungstechnologie Zeit und Geld, indem sie die genaue Ursache des Betrugs ermittelt, sodass die Ermittler dies nicht selbst tun müssen.

Eine effizientere Aussortierung von Betrügern trägt ebenfalls 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 wirtschaftliche Frage, die die KI-Debatte überschattet: Werden Maschinen den Menschen irgendwann überflüssig machen? Sollte man dies nicht eher fürchten als begrüßen?

Eine allgemeingültige Tatsache untermauert ein stichhaltiges Gegenargument: Maschinen können keine Gefühle empfinden. Das Erleben von Emotionen ist eine einzigartige Fähigkeit des Menschen, die sich nicht erlernen lässt. Komplexe Emotionen und Denkprozesse sind aus der Geschäftswelt nicht wegzudenken: Empathie. Gegenseitiges Verständnis. Das Pflichtgefühl, das Richtige zu tun. Zwischenmenschliche Kommunikation. Verhandlungskunst.Vertrauen. 

Umgekehrt kann Technologie bestimmte Prozesse und Aufgaben – wie beispielsweise die Identifizierung eines gefälschten Dokuments – schneller erledigen als jedes menschliche Gehirn. Durch die Kombination menschlicher und maschineller Fähigkeiten lässt sich Betrug wirksamer bekämpfen. Die Technologie kann bei der Identifizierung hervorragende Leistungen erbringen, während der Teil, der die rechtlichen Aspekte, die Komplexität, die Nuancen und die Auslegung betrifft, weiterhin in der Zuständigkeit menschlicher Schadenssachverständiger liegen kann. Bei bestimmten Aspekten der Betrugsbekämpfung werden Menschen wahrscheinlich immer eine Rolle spielen.

Doppelt so viel

Versicherer überprüfen ständig die Schadensdaten. Dennoch rutschen Daten, die auf Betrug hindeuten, durch die Maschen. Wenn ein Versicherer den Staffelstab an ein Unternehmen wieSedgwick weitergibt, kann die kontinuierliche Überprüfung fortgesetzt werden – und zwar anhand eines deutlich größeren Datenbestands. 

Im Bereich der gewerblichen „ Sachschaden “ gibt es beispielsweise nur einen äußerst begrenzten Datenpool für die Überprüfung. Weniger Daten erschweren es, Muster bei Serientätigern und unerwünschtes betrügerisches Verhalten in der Branche zu erkennen; der Einsatz eines einzigen Überprüfungstools schränkt die Möglichkeit ein, das tatsächliche Ausmaß der Betrugsfälle in den Büchern eines Versicherers zu erfassen. 

Mögliche Nachteile

Mit dem technologischen Fortschritt gehen Kunden und Anspruchsteller zunehmend davon aus, dass technologische Fortschritte gleichbedeutend mit schnelleren und effizienteren Prozessen sind und dass Schadensfälle daher schneller geregelt werden sollten. Fachleute müssen dies im Hinterkopf behalten: Die weit verbreitete Erwartung einer schnelleren Klärung – unabhängig von der Komplexität eines Falles – ist mittlerweile fest in den Grundsätzen des technologiegestützten Schadenbearbeitungsprozesses verankert.

Schadensbearbeiter sollten bei Stichprobenkontrollen besondere Sorgfalt walten lassen, um diesen steigenden Anforderungen gerecht zu werden, und gezielt auf Software zurückgreifen, die sie dabei unterstützen kann.

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