Automatisierte Betrugserkennung durch Data Mining

metafinanz hat zusammen mit der agens Consulting GmbH aus Ellerau, ein Vorgehen zur automatisierten Erkennung betrugsverdächtiger Schadenfälle entwickelt. Untersuchungen belegen, dass IT-Unterstützung zur Bearbeitung von Verdachtsfällen nur in 42 % aller Versicherungen eingesetzt wird. Lediglich rund ein Drittel nutzt Betrugserkennungssoftware. Durch den Einsatz von IT zur  Betrugsverdachtserkennung können allerdings bis zu 20 % der Kosten im Betrugsmanagement eingespart werden.

Der Ansatz verwendet zum Aufbau der Data-Mining-Modelle ausschließlich (historische) Daten, die bei den Kunden vorhanden sind. Es werden keine vordefinierten Attribute gefordert, wie in anderen Softwarelösungen, die die Kunden erst mühevoll beschaffen müssen.

Ziel ist es, die Qualität der Betrugsverdachtserkennung zu erhöhen, sodass die Regulierer Einzelfälle individueller prüfen und sich auf die wirklich begründeten Verdachtsfälle konzentrieren können. Bisherige Vorgehensweisen der Kunden können bestätigt und um weitere Muster ergänzt werden. Maschinelle Vorarbeiten in Form von Dunkelverarbeitungen können zusätzlich helfen, Ressourcen zu sparen.

In einem ersten Schritt werden potenziellen Kunden Workshops zur Vertiefung des Beratungsansatzes oder Kurzanalysen zur Realisierung erster quick-win-Situationen angeboten.

Wenn Sie neugierig geworden sind, nehmen Sie Kontakt auf und fordern Sie uns.

mehr "Automatisierte Betrugserkennung durch Data Mining" zum download (pdf 174 KB)