Ein rauschendes Fest, ein stolpernder Nachbar oder eine Unachtsamkeit beim Rücken von Möbeln und der Fernseher wird zum Schadenfall. Derart alltägliche Missgeschicke passieren auffällig oft bei Einführungen von Nachfolgern technischer Gerätschaften. Eine Untersuchung des GDV hat gezeigt, dass in der Stichprobe jede zweite Schadenmeldung zu Smartphones und Tablets nicht plausibel war. In 1.455 Schadenfällen zu Flachbildfernsehern sind in jedem vierten Fall Ungereimtheiten aufgetaucht. Kein Wunder also, dass Versicherungsbetrug bisher und weit verbreitet als Kavaliersdelikt galt. Ebendiese Bagatellisierung soll in der Vergangenheit auch dazu geführt haben, dass die Hemmschwellen auf Seiten der Gelegenheitstäter noch gesunken sind. Neben diesem „Kleinbetrug“ ist aber zunehmend eine Tendenz von organisierten, arbeitsteiligen und sogar grenzüberschreitenden Betrugsfällen, z.B. im Bereich der Kfz-Versicherung, auszumachen. Die professionalisierten Täter glänzen mit Insiderwissen und können damit Chancen wie Risiken kalkulieren. Das durch „Tests“ aufgebaute Wissen, neue Möglichkeiten zur Wissensbeschaffung und die mit krimineller Energie entwickelten Betrugsmuster begünstigen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Versicherungsbetrug nicht erkannt oder nachgewiesen werden kann.

 

So scheinen Betrüger den Versicherern oftmals einen Schritt voraus, bevor diese den neuen „modus operandi“ erkennen und in ihre Betrugserkennung haben einfließen lassen. Die Situation gleicht damit gewissermaßen der Bekämpfung von Computerschädlingen. Zuweilen soll der ein oder andere Versicherer schon einen „Trojaner“ in den eigenen Reihen gefunden haben. Eine neue Waffe im Kampf gegen Versicherungsbetrug scheint also nun in Big Data gesehen zu werden. Technische Lösungen zur Unterstützung und Optimierung der Betrugserkennung haben sich längst etabliert. Doch die Erfahrungen der Vergangenheit zeigen, dass es einer besseren Qualität bei der Erkennung von dubiosen Versicherungsfällen bedarf und zugleich so viele tatsächliche Betrugsfälle wie möglich erkannt werden müssen. Ob sich Big-Data bewährt und als Heilsbringer etablieren kann, das wird die Zukunft erst zeigen. Eines ist in jedem Falle klar, die Technologie wird sich verbessern und damit auch die Ergebnisse in der Betrugserkennung.

 

 

Betrugserkennung mit Big-Data („Was geht?“)

Ist mit Big Data nun der heilige Gral gefunden? („Ja, is‘ denn heut‘ scho‘ Weihnachten?“)

 

 

Auditor Scrutinizing Financial Documents

Betrugserkennung mit Big-Data („Was geht?“)

Zahlreiche Anbieter stehen seit einigen Monaten mit vielversprechenden Lösungen in den Startlöchern. Sie sollen eine neue Qualität und – unausgesprochen – eine neue Ära der Betrugserkennung einleiten. Mit je mehr Daten die Software gefüttert werden kann, desto besser die Ergebnisse, so auch eine Regel vieler Big-Data-Spezialisten. Da der Trend zum datenzentrierten Unternehmen geht, ist dies keine neue Erkenntnis. Stichworte Bonität und Scoring: Versicherungsunternehmen sind ohnehin an der Erschließung neuer oder zusätzlicher Datenquellen interessiert, um durch deren Analyse aussagekräftigere Ergebnisse für ihre Zwecke erreichen zu können. Die eben genannten Lösungen verbinden dabei die bisherigen Erfahrungen aus der manuellen Daten-Analyse, dem klassischen Data Mining und die neuen Möglichkeiten der Big-Data-Technologie. Die Software soll in unbegrenztem Maße heterogene Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und auswerten. Zudem sollen neue Betrugsmuster sogar automatisch erkannt werden und neue Kriterien bzw. Regelwerke schnell in die Erkennung einfließen können. Des Weiteren ist die Einbeziehung von Daten aus Social-Media-Kanälen, Foren, Blogs und sonstigen Onlineplattformen möglich. Damit können beispielsweise Bekanntheitsgrade nachvollzogen und die in einen Betrug involvierten Personen identifiziert werden. Ein weiterer interessanter Aspekt ist die aus dem Social-Media-Monitoring bekannte Sentiment-Analyse von Kundengruppen, mit der Kündigungswahrscheinlichkeiten untersucht und mit den daraus resultierenden Ergebnissen Prognosen getroffen werden können. Folglich ließe sich dies auch zur Bestimmung von Betrugswahrscheinlichkeiten nutzen und vorausschauende Planungen wie Maßnahmen ermöglichen, noch bevor das Ereignis und damit der finanzielle Schaden eingetreten sind. Natürlich lassen sich die Visionen in noch ganz andere Sphären schrauben, doch genug für heute. Ein paar Hausaufgaben sollen ja auch noch bleiben.

Ist mit Big Data nun der heilige Gral gefunden? („Ja, is‘ denn heut‘ scho‘ Weihnachten?“)

Klares nein. Bisher ist auch Big Data nur ein reaktives Instrument, das erst dann hilft, wenn ein Betrug bereits versucht wurde. Ob sich das skizzierte „präventive“ Szenario jemals wirksam zur Anwendung bringen lässt, bleibt abzuwarten – und spannend. Eindrucksvoll sind die neuen Möglichkeiten von Big-Data allemal und das damit verbundene Potenzial für die Betrugserkennung aussichtsreich. Welchen Erfolg die Versicherungspioniere der Neuzeit (Assekuranz Jones) mit dem Einsatz solcher Big-Data-Lösungen in der Bekämpfung von Versicherungsbetrug erzielen, wird sich zeigen. Denn eines ist klar: Erkannt ist noch nicht ermittelt. Und ermittelt ist noch nicht bewiesen. Damit schließt sich die Brücke zu den Hausaufgaben. Die Organisation muss auf den Output von Big Data vorbereitet sein, denn in der Betrugsabwehr schließen sich nach dem Erkennen fraudulenter Fälle zahlreiche manuelle Arbeitsprozesse an. Die Betrugsspezialisten der Versicherer können hier im Kanon ein Lied singen. Apropos musikalisch: Betrugsabwehr ist wie ein Orchester –ein perfektes Zusammenspiel.

 

Erfahrungsberichte über den aktuellen Einsatz von Dubios-Erkennungssoftware gibt es auf der Fachkonferenz Versicherungsbetrug – Innovatives Betrugsmanagement in der Assekuranz im September in Leipzig zu hören. Die Konferenz lässt sicher auch ein Fazit zum Thema „Big Data als neue Wunderwaffe“ zu. Wir dürfen gespannt sein.

 

Auf welche Maßnahmen greifen Sie bei der Bekämpfung von Versicherungsbetrug zurück? Wie schätzen Sie die neuen Technologie zur Betrugsbekämpfung und -erkennung ein?

 


 

Volker Illguth
Volker Illguth leitete 2011 bis 2016 das Kompetenzfeld „Kooperationsmanagement“ der Versicherungsforen Leipzig. Er beschäftigte sich insbesondere mit den Themen Betrugsabwehr und Datenschutz, E-Business und Innovationen, Kooperationen im Versicherungsmarkt sowie Personenschaden-Management. Im Rahmen seiner Tätigkeit begleitete er Konferenzen und User Groups, wie die Fachkonferenz zum Thema „Versicherungsbetrug“, und arbeitete in verschiedenen Kundenprojekten.