Hohe Kosten durch nicht erkannte Versicherungsbetrugsfälle

Definition

Branchendaten zeigen, dass Versicherungsbetrug die australische Wirtschaft jährlich Milliarden kostet, was sich direkt in höheren Schadenquoten und Verwaltungskosten für Versicherer niederschlägt.[9] Die Insurance Council of Australia baut deshalb gemeinsam mit EXL und Shift eine nationale, datengetriebene Fraud‑Detection‑ und Investigations‑Plattform, um organisierte Betrugsnetzwerke früher zu erkennen und Auszahlungen zu verhindern.[2][3][7] Der explizite Nutzen dieser Plattform ist 'prevented fraud' und 'downward pressure on costs', was belegt, dass heutige Prozesse erhebliche, vermeidbare Schadenszahlungen verursachen.[2][3] Ohne vernetzte Mustererkennung und KI‑gestützte Analyse bleiben viele Fälle mit überhöhten oder fingierten Schäden, inszenierten Unfällen und Ghost‑Broking‑Konstellationen unentdeckt, insbesondere in der Kfz‑Sparte, die als erstes Fokusgebiet der nationalen Plattform gewählt wurde.[2][3][4] Konservativ geht die internationale Fachliteratur in entwickelten Märkten von etwa 3–10 % betrugsbedingter Anteile an den ausgezahlten Schadenssummen aus; überträgt man 5 % auf einen großen australischen Kompositversicherer mit z.B. 2 Mrd. AUD jährlichen Schadenaufwendungen, ergibt dies rund 100 Mio. AUD potenziell vermeidbare Verluste pro Jahr.

Why This Matters

The Pitch: General insurers in Australia 🇦🇺 waste hunderte Millionen AUD jährlich auf zu Unrecht ausgezahlte Schadensfälle, weil Betrugserkennung und SIU‑Untersuchungen fragmentiert und manuell laufen. Automation und datengetriebene Betrugserkennung über alle Sparten hinweg reduziert diese Verluste deutlich, indem verdächtige Kfz‑, Sach- und Personenschäden vor der Auszahlung gestoppt werden.

Affected Stakeholders

Leiter Schaden (Claims Director), Leiter Betrugsbekämpfung / SIU, Chief Risk Officer, Chief Actuary, Chief Financial Officer, Head of Motor Insurance

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