Ineffiziente manuelle SIU‑Ermittlungen und verzögerte Betrugserkennung

Definition

Australische und globale Anbieter von Fraud‑Technologien berichten, dass KI‑basierte Analysen Betrugsindikatoren bereits innerhalb von zwei Wochen nach Schadenmeldung erkennen können, deutlich früher als traditionelle, manuell getriebene Ansätze.[5][8] Eine australische Publikation zitiert, dass 'advanced machine analysis accurately identifies fraud indicators just two weeks after a claim is filed, much earlier than traditional approaches', was impliziert, dass herkömmliche Prozesse mehrere Wochen oder Monate benötigen, bevor ein Fall an die SIU eskaliert wird.[5] In dieser Zeit bearbeiten Sachbearbeiter den Schaden wie einen normalen Fall, führen weitere Korrespondenz, fordern Unterlagen an und zahlen teilweise Vorschüsse aus, was zusätzliche Arbeitsstunden und potenzielle Verluste verursacht. Anbieter wie XTN und andere heben hervor, dass ohne automatisierte Erkennung von Fake‑Quotes, Ghostbrokern und Account‑Takeover‑Versuchen viele unauffällige Fälle manuell geprüft werden, obwohl sie kein erhöhtes Risiko tragen, während wirklich riskante Muster zu spät auffallen.[4][8] Basierend auf SIU‑Benchmarking in reifen Märkten benötigen Ermittler typischerweise 5–10 Stunden für eine vollständige Untersuchung eines verdächtigen Falls; wenn durch fehlende Priorisierung 30–40 % der Fälle ex post als harmlos eingestuft werden, entspricht dies einem vermeidbaren Aufwand von 1,5–4 Stunden pro zunächst verdächtigem Claim. Bei z.B. 5.000 pro Jahr an die SIU überwiesenen Fällen ergibt dies 7.500–20.000 unnötige SIU‑Stunden jährlich; zu einem internen Vollkosten‑Stundensatz von konservativ 120–180 AUD liegen die Kapazitätskosten bei rund 0,9–3,6 Mio. AUD pro Jahr und Versicherer.

Why This Matters

The Pitch: Australische Versicherer verschwenden tausende Arbeitsstunden jährlich in der Schadenbearbeitung und im SIU, weil Betrug erst spät im Prozess erkannt wird. Automation von Frühindikatoren, Mustererkennung und Fallpriorisierung spart 30–50 % Ermittlungszeit pro verdächtigem Claim und ermöglicht es, dieselbe SIU‑Kapazität für mehr aufdeckten Betrug zu nutzen.

Affected Stakeholders

Leiter Schadenbetrieb, Leiter SIU / Head of Investigations, Claims Operations Manager, Chief Operating Officer, Head of Digital & Analytics

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