Fraud Detection & Prevention Fraud Detection & Prevention

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Um Fehlabrechnungen, Betrug und Missbrauch

z. B. im Gesundheitswesen, in der Telekommunikationsbranche oder bei Energieversorgern identifizieren zu können, bietet INFONEA explorative Analysen auf Basis der Verknüpfung mit Kunden-, Vertrags- und Prozessdaten.

Bei welchen Verträgen sind Betrugsfälle wahrscheinlicher? Gibt es, abgesehen von den einzelnen Schadensmeldungen, bei den Betrugsfällen Muster und Auffälligkeiten auf den Ebenen der Verträge, Kunden, Makler oder Leistungspartner?

Zu einer frühzeitigen Erkennung von Betrugs- und Missbrauchsfällen dienen:

  • Analysen von Alarmen aus den Operativsystemen,
  • die Evaluation der Güte der Missbrauchserkennung,
  • die Verknüpfung von Datenquellen wie Schadensmeldungen und Risiko-Score, Daten zu Schadensabwicklung und Betrugsermittlung, Vertrags- und Kundendaten und Schadenshistorien, Zahlungsverhalten und Beschwerdemanagement,
  • die Verknüpfung mit externen Daten wie bspw. Unfall- und Bevölkerungsstatistiken,
  • die Analyse von Mustern und Auffälligkeiten.

Ihr Nutzen

  • Risikominimierung durch die Erkennung von Betrugs- und Missbrauchsfällen
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit durch eine zielgerichtete Betrugserkennung: Ehrliche Kunden können schnell bedient werden und Kosten aus Betrugsfällen in Prämien werden minimiert.
  • Verminderung der Fälle von fälschlicherweise unterstelltem Betrugsverdacht („false positives“)
  • Versicherungsanalysten können im Self-Service den Verlauf von Schadensmeldungen und Betrugsfällen analysieren und Betrugsmuster aufdecken, verfolgen, beurteilen, reporten und anderen mitteilen. Durch die Verknüpfung mit externen Daten lassen sich Muster und Trends im Zeitverlauf identifizieren.
  • Verbesserung des Risiko-Scorings durch Erweiterung und Schärfung der verwendeten Indikatoren mittels nachgelagerter Analysen der Fachexperten (Closed Loop in einem lernenden System)
  • Risikomanagement: ganzheitliches Schadens-Reporting inkl. Betrugs-KPI und interner Aufwände
  • Fraud Prevention: Lernen aus Betrugsmustern und fortlaufende Weiterentwicklung von Verträgen und internen Prozessen

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