Eucon fühlt Dubiosschadenfällen bei Versicherern mit neuer Lösung ‚Claims Radar‘ auf den Zahn

Versicherungsbetrug ist ein zunehmendes Problem für viele Versicherer: Branchenschätzungen zufolge entstehen den Versicherern durch trügerische Verhaltensweisen in der Schaden- und Unfallversicherung jährlich Mehrkosten von rund fünf Milliarden Euro. Eucon hat mit ‚Claims Radar‘ eine Lösung entwickelt, die dem Ansatz der Augmented Intelligence folgt. Das heißt, durch die Integration aus erprobten Regelwerken in Kombination mit Künstlicher Intelligenz können Muster und Verdachtsmomente in einem Schadenfall identifiziert sowie Zusammenhänge aufgedeckt werden. Die Lösung hilft Sachbearbeitenden bei der Entscheidungsfindung und Schadenprüfung, indem sie auf dubiose Vorgänge hinweist.

Dr. Volker Meise, Director Portfoliomanagement & New Products bei Eucon, sagt: „Die Kosten von betrügerischen Schäden zahlen am Ende alle Versicherten über höhere Prämien. Unsere Lösung unterstützt daher nicht nur die Versicherer bei ihren Digitalisierungsvorhaben, sondern zielt auch auf Aspekte wie Kundenzufriedenheit, Effizienz und Kostenoptimierung. Mit dieser gesamtheitlichen Sicht ist die Prüfung in ‚Claims Radar‘ der nächste Schritt in der E2E-Schadenabwicklung.”

Bei der Dubiosschadenprüfung mit ‚Claims Radar‘ stehen Muster von vier Arten des Versicherungsbetrugs im Mittelpunkt: abgesprochener Fall, fingierter Fall, provozierter Fall sowie erfundener Fall. Die Ergebnisse der AI sowie der Regelwerke werden im ‚Claims Radar’ erklärt und grafisch dargestellt, sodass die Mitarbeitenden der Versicherer dazu befähigt werden, einen Fall auf der gesamten Datenlage zu bewerten und Verdachtsfälle zu identifizieren. Die Vorteile beim Einsatz von ‚Claims Radar‘: Der Prozess der Überprüfung auf Versicherungsbetrug wird beschleunigt und der Service im Schadenfall optimiert. ‚Claims Radar‘ hebt mit neuen Ansätzen, moderner Technologie und mit Machine Learning die Dubiosschadenkontrolle auf eine neue Stufe – davon profitieren Versicherer und Versicherte.