Eine KI, der Betrüger kein X für ein U vormachen können

Wer falsch abrechnet, muss in Zukunft mit einer KI rechnen

So lief es früher

Unser Kunde, eine private Krankenversicherung, hat etwa zwei Millionen Versicherte im Bestand. Um Betrugsfälle bei den Abrechnungen zu erkennen, setzt das Unternehmen bisher auf oberflächliche Prozesse. Beispielsweise prüfen die Sachbearbeiter, ob die Medikamente auf der eingereichten Rechnung überhaupt noch hergestellt werden. Diese mangelhafte Prüfung spielt unehrlichen Versicherten in die Hände. Die Kosten für diese Betrugsfälle tragen alle.

Dann kommt KI ins Spiel

Die adesso-Experten analysierten gemeinsam mit dem Kunden, wie KI-Anwendungen diese Prozesse verbessern können. Ziel war es, Teile des Prüfprozesses zu automatisieren, die Aufklärungsquote zu erhöhen und den Schaden zu reduzieren. Im ersten Schritt entwickelten die Fachleute ein Modell, um anomales Kundenverhalten zu erkennen. Das Projektteam wollte so Betrugsfälle gezielt identifizieren. Dazu setzten sie eine Ad-hoc-Analyse zur Prüfung der Durchführbarkeit auf. Anschliessend entwickelten sie ein prototypisches Modell.

So ist es jetzt

Die KI-Anwendung filtert aus der Vielzahl der Abrechnungen automatisch die Vorgänge heraus, die auffällig sind. Diese legt sie den Sachbearbeitern zur Prüfung vor. Die Experten steigen in die Detailprüfung ein, recherchieren die Zusammenhänge und sprechen gegebenenfalls mit den Beteiligten. Sie konzentrieren ihre Arbeitszeit auf die Fälle mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für Unregelmässigkeiten.

„Betrugserkennung im Versicherungsumfeld ist ein Anwendungsfall, bei dem KI-Lösungen sich wohlfühlen: viele Daten und ein klares Erfolgskriterium. Wir konnten die Qualität des Prüfprozesses verbessern. Dies schlägt sich direkt auf die Wirtschaftlichkeit unseres Kunden nieder.“

Dr. Lukas Breuer, Teamleiter Data Science
adesso AG

Für welche Unternehmen eignet sich der Ansatz?
Für alle Unternehmen mit umfangreicher Kundenkorrespondenz
Für welche Entscheider ist der Ansatz interessant?
Für alle Verantwortlichen rund um Marketing, Kundenservice, Vertrieb
Hintergründe für die technisch Interessierten:
Cognitive Services, Azure Machine Learning, Logic Apps, Azure Functions

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