„Dörfs no es bizeli meh siii?“ Hier geht es nicht um die Extrawurst an der Fleischtheke, sondern um Versicherungsbetrug. Dort wird dieses Motto sinnbildlich dazu genutzt, im Schadenfall übertriebene Angaben zum Diebesgut zu machen, Krankheiten oder Unfälle vorzutäuschen oder einen selbst verschuldeten Schaden am Fahrzeug oder am Mobiliar zu vertuschen. Dank KI-Modellen gelingt es Versicherungsunternehmen heute jedoch immer besser, solch betrügerische Maschen aufzudecken.
Wie gross ist das Problem?
Der schweizerische Versicherungsverband (SVV) kennt keine genauen Zahlen seiner Mitglieder, schätzt aber, dass es sich bei jeder zehnten Schadensmeldung im Bereich der Sach- und Haftpflichtversicherung um einen Betrug handelt. Die SUVA gibt bekannt, sie habe im Jahr 2024 über CHF 31.2 Mio. durch Missbrauchsbekämpfung eingespart. Klar ist, Versicherungsmissbrauch ist kein Kavaliersdelikt. Die Leidtragenden sind die ehrlichen Prämienzahler, weshalb die Versicherungsgesellschaften konsequent gegen Versicherungsmissbrauch vorgehen.
KI als Super-Detektivin
Früher waren es vor allem erfahrene Ermittler, die Versicherungsbetrüger entlarvt haben. Heute erhalten die Versicherer Unterstützung von KI, um damit strukturierte und unstrukturierte Daten sowie vorhandene Anomalien blitzschnell analysieren und erkennen zu können. Wie das genau funktioniert und in welchen Bereichen dies gelingt, zeigen Dir die nachfolgenden Beispiele:
A) Automatisierte Dokumentenprüfung
Ist eine Person längere Zeit krankgeschrieben, liegt in der Regel ein medizinisches Gutachten vor. Solche Gutachten umfassen schnell einmal mehrere Seiten und sind voller Fachbegriffe. KI kann dank Natural Language Processing seitenlange Dokumente innert Sekundenschnelle durchforsten und liefert so Hinweise auf Anomalien, Widersprüche oder auffällige Formulierungen, die häufig bei betrügerischen Handlungen vorkommen.
B) Schadenserkennung und Musteranalysen
Eingereichte Schadensmeldungen unmittelbar nach Vertragsabschluss wirken verdächtig. In solchen Fällen erfolgt zunächst eine Aussteuerung gemäss regelbasierten Betrugserkennungssystemen. Anschliessend folgt eine vertiefte Analyse mittels KI, die auf Machine Learning basiert. Dabei analysiert KI historische Schadendaten und identifiziert Muster wie: wiederkehrende Schadensformulierungen, ungewöhnlich hohe geforderte Schadenssummen oder auffällig kurze Zeitabstände zwischen eingereichten Schadensmeldungen.
Bei einem selbst verschuldeten Sachschaden am Fahrzeug erfolgen eine polizeiliche Unfallaufnahme und eine Analyse des Schadeninspektors. Ergänzend dazu führt KI eine Plausibilitätskontrolle des Schadenhergangs im Verhältnis zum entstandenen Sachschaden durch. Unter Einbezug historischer Schadensdaten stellt KI dabei fest, ob vergleichbare Schadenszenarien in der Vergangenheit zu ähnlichen Schäden am Fahrzeug geführt haben.
C) Automatische Bilderkennung und Videoanalyse
Liegt der eingereichten Schadensmeldung ein Bild oder ein Video bei, unterstützt KI mittels Computer Vision bei der Detail- und Bildanalyse. KI prüft, ob die Fotos echt sind oder manipuliert wurden. Weiter erkennt die KI Auffälligkeiten bei Fahrzeugschäden, Schäden am Hausrat oder an Gebäuden und deckt so „(Deep)-Fakes“ auf.
D) Netzwerk- oder Verhaltensanalysen
Der Einsatz von KI in Form von Netzwerkanalysen, sogenannten Graph Neural Networks (GNNs), ermöglicht die Identifikation von Verbindungen und Beziehungen zwischen Beteiligten, die in Schadensfällen wiederholt gemeinsam auftreten. So kann beispielsweise festgestellt werden, wenn Arztzeugnisse oder Gutachten von Ärzt:innen stammen, die in der Vergangenheit an Betrugsfällen beteiligt waren.
Viel Power aber keine Alleskönnerin
KI identifiziert potenzielle Versicherungsmissbrauchsfälle viel besser und effizienter als früher. Gerade in Zeiten von mangelnden Fachkräften und steigendem Kostendruck ist das ein echter Wettbewerbsvorteil. Aber: Wir dürfen nicht vergessen, dass auch KI an ihre Grenzen kommt. So können basierend auf dem Einsatz von KI alle Fakten und Indizien für einen Versicherungsmissbrauch sprechen. In einem persönlichen Gespräch mit der „verdächtigen“ Person, kann sich die Gesamtsituation dann doch ganz plausibel anhören und die Schadensforderung ist durchaus gerechtfertigt. KI ist unbestritten ein hilfreiches Werkzeug, aber niemals ein Ersatz für das menschliche Urteilsvermögen.
Neugierig geworden?
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Künstliche Intelligenz wurde ausschliesslich zur Recherche, Überprüfung von Sprache und Rechtschreibung genutzt.
