Seit der Pandemie stehen Versicherungsunternehmen auf der ganzen Welt auf dem Prüfstand. Für viele Versicherer wird es immer schwieriger, Schadensfälle vorherzusagen und einzuteilen. Dies hat es Menschen mit böswilligen Absichten ermöglicht, unbemerkt Betrügereien zu begehen. Die KI-Datenanalyse ist der Schlüssel zur Verringerung der Aufdeckungsrate von Versicherungsbetrug und der Kosten für betrügerische Ansprüche gegen Versicherungspolicen.
Versicherungsunternehmen setzen heute aktiv künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen ein, um betrügerische Aktivitäten und ungewöhnliche Schadensmeldungen zu erkennen. Versicherungsunternehmen können betrügerische Aktivitäten mithilfe von KI und ML-basierter Technologie kontinuierlich überwachen. Dadurch können sie wichtige Aufgaben wie das Schadenmanagement automatisieren.
Rolle der KI-Datenanalytik in der Versicherungsbranche
Versicherungsunternehmen werden mit Kundendaten überschwemmt. Nicht die Daten sind das Problem, sondern die Art und Weise, wie sie analysiert und aktualisiert werden, sowie die Zeit, die es ohne Automatisierung braucht, um Muster zu entschlüsseln.
KI hilft Versicherungsunternehmen, Betrug zu erkennen, bevor er passiert, und verbindet Datensätze, die sonst getrennt werden könnten. Versicherungsunternehmen haben eine bessere Kontrolle über die Betrugsprävention, wenn KI und Datenanalyse richtig eingesetzt werden. Die KI-Datenanalyse liefert einen Kontext zu den Mustern und Verhaltensweisen, die für das System neu sein könnten. Versicherungsunternehmen können Kundenprofile nutzen, um als Ermittler zu agieren und betrügerische Aktivitäten schnell zu erkennen. Die KI-Datenanalyse hilft auch dabei, berechtigte Ansprüche zu erkennen und einen nahtlosen Kundenservice zu bieten.
Die Versicherer können die Informationen nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und einen genaueren und kontextbezogenen Überblick zu gewinnen. Die KI-basierte Datenanalyse ermöglicht es, Ressourcen für die Bearbeitung komplexer Daten freizusetzen und sie für komplexe Untersuchungen einzusetzen.
Versicherungsbetrug
Betrug ist ein Problem in allen Versicherungsbranchen, einschließlich Hausrat-, Kfz- und Krankenversicherung. Die meisten Versicherungsgesellschaften sind sich zwar bewusst, dass Versicherungsbetrug ein Problem ist, doch fehlen ihnen die Ressourcen und das Fachwissen, um betrügerischen Ansprüchen nachzugehen.
Die gängigsten Arten von Versicherungsbetrug sind:
Überhöhte Ansprüche
In diesem Fall erhöht der Versicherte den Schadensbetrag in unlauterer Weise. So kann es vorkommen, dass jemand für ein gestohlenes Fahrzeug einen Schaden von 10.000 Dollar geltend macht, obwohl es nur halb so viel wert war.
Falsche Ansprüche
Falsche Ansprüche liegen vor, wenn ein Versicherter über ein Ereignis lügt, das nie stattgefunden hat, z. B. einen Unfall, Diebstahl oder andere falsche Angaben.
Doppelte Ansprüche:
Wenn ein Versicherter mehrere Ansprüche für denselben Vorfall oder dasselbe Leistungsdatum geltend macht, kann er doppelte Ansprüche geltend machen.
Probleme mit herkömmlichen Methoden der Betrugserkennung
Herkömmliche Betrugserkennungsmethoden beruhen auf der Entwicklung von Heuristiken, die sich auf Betrugsindikatoren konzentrieren. Mit diesen Heuristiken kann die Betrugserkennung auf zwei Arten erfolgen. In einigen Fällen können Regeln aufgestellt werden, um festzustellen, ob eine Untersuchung erforderlich ist.
In anderen Fällen würde eine Checkliste mit Bewertungen für Betrugsindikatoren erstellt werden. Diese Punkte werden mit dem Wert der Forderung verglichen, um festzustellen, ob der Fall zur weiteren Untersuchung weitergeleitet werden sollte. Die Schwellenwerte und Indikatoren, die für die Entscheidung herangezogen werden, werden statistisch geprüft und in regelmäßigen Abständen neu berechnet.
Diese Ansätze sind nicht ohne Einschränkungen. Sie sind in hohem Maße auf manuelle Eingriffe angewiesen.
- Wir sind darauf beschränkt, eine Reihe von Parametern zu verwenden, die wir heuristisch kennen, müssen uns aber auch bewusst sein, wie andere Attribute unsere Entscheidungen beeinflussen können.
- Wir sind nicht in der Lage, die kontextspezifischen Beziehungen zwischen Parametern (Geografie und Kundensegment, Verkaufsprozess, Versicherung) zu verstehen, die möglicherweise nicht repräsentativ für das gesamte Szenario sind. Branchenexperten haben darauf hingewiesen, dass es kein “typisches Modell” gibt und es daher wichtig ist, das richtige Modell für den jeweiligen Kontext zu finden.
- Das Modell muss in regelmäßigen Abständen kalibriert werden, um Verhaltensänderungen widerzuspiegeln und sicherzustellen, dass es sich an das Feedback der Untersuchung anpasst. Diese Kalibrierung kann schwierig sein.
Wie die KI-Datenanalyse bei der Betrugserkennung hilft
Mithilfe von maschinellem Lernen und KI-Tools können Muster erkannt werden, die für das menschliche Auge nicht leicht zu erkennen sind. Die Überprüfung von Versicherungsansprüchen hilft, betrügerische oder nicht betrügerische Ansprüche zu erkennen. Sie überwacht ständig das Kundenverhalten und analysiert Muster. KI sucht zunächst nach Mustern in Versicherungsansprüchen, wenn ein Kunde einen Antrag stellt. KI kennzeichnet ungewöhnliche Ansprüche und markiert sie für weitere Untersuchungen, wenn sie welche findet. Sie analysiert automatisch alle Ansprüche und reduziert Betrug ohne menschliches Zutun.
KI-Algorithmen können verdächtige Muster in Millionen von Versicherungsansprüchen erkennen und ermöglichen es den Versicherern, diese schnell zu analysieren. Die KI-Datenanalyse ist eine revolutionäre Technologie, die es Versicherungsunternehmen ermöglicht, ihre Prozesse zu verbessern, Gemeinkosten zu senken und Betrug aufzudecken.
Die Geschäftsergebnisse der Versicherungsbranche mit KI-Datenanalyse
Fazit
Versicherungsbetrug kann ein ernsthaftes finanzielles Risiko für Versicherungsunternehmen darstellen. Versicherungsunternehmen sollten.