SAS® Fraud Framework for Insurance

SAS® Fraud Framework for Insurance

Erkennung, Vermeidung und Management von betrügerischen Forderungen in allen Geschäftsfeldern

Jedes Jahr verlieren allein in den USA Sach- und Unfallversicherungen 30 Mrd. Dollar durch Betrug. Und diese Zahl soll noch ansteigen, da opportunistischer und gewerbsmäßiger Betrug weiter zunehmen.
Schätzungen zufolge sind 10 Prozent aller angemeldeten Ansprüche betrügerischer Natur. Versicherer nehmen dies jedoch als Geschäftsrisiko hin, da die Verfolgung illegaler Forderungen nach Auszahlung zu teuer ist. Aus diesem Grunde entwickelte SAS® das SAS Fraud Framework for Insurance, einer End-to-End-Lösung zur Erkennung, Vermeidung und Verwaltung von betrügerischen Forderungen in verschiedenen Geschäftsfeldern heutiger Versicherungsunternehmen.

Vorteile

Erkennung von mehr betrügerischen Aktivitäten als bisher

Nutzen Sie neben Rules Engines auch erweiterte Analysen im Erkennungsprozess.Verarbeiten Sie alle Forderungsdaten (nicht nur Stichproben) mithilfe von Regel- und Analysemodellen in Echtzeit.Verwenden Sie benutzerdefinierte Methoden zur Erkennung von Anomalien, um bisher unbekannte Muster aufzudecken.Entdecken Sie verknüpfte Entitäten und Verbrecherorganisationen, sodass größere Verluste vermieden werden können.

Geringere Ausgaben für Schadensregulierung

Reduzieren Sie die Anzahl falschpositiver Ergebnisse deutlich mithilfe einer hoch entwickelten Analytischen Engine zur Betrugsbewertung.Steigern Sie die Effizienz der Ermittler mit erweiterten Tools für das Fallmanagement.Steigern Sie den Ermittler-ROI pro Ermittler, indem Netzwerke priorisiert und effizientere und genauere Untersuchungen durchgeführt werden.Erfassen Sie alle Beträge der Schadensabwicklung im System, um sie für zukünftige ähnliche Forderungen wieder zu verwenden.

Verbesserung der Wettbewerbsposition

Erzeugen Sie weniger falschpositive Ergebnisse. Das erhöht die Zufriedenheit von Kunden, deren Ansprüche legitim sind.Schrecken Sie Betrüger mit effektiven Methoden zur Betrugserkennung ab.Erfüllen Sie aufsichtsrechtliche Anforderungen und Ansprüche von Rating-Agenturen durch ein verbessertes Betrugsmanagement.

Vermeidung von Betrugsverlusten vor der Auszahlung

Stoppen Sie Betrugsfälle durch Verwendung von Online Scoring in Echtzeit oder täglichem Batch Scoring, bevor Forderungen bezahlt werden.Erkennen Sie Übertreibungen in ähnlichen Forderungen mithilfe von Anomalieerkennung und Verlustvergleichen.Identifizieren Sie Wiederholungstäter und bewerten Sie eingehende Forderungen genauer, indem Sie Datenbanken mit bekannten Betrügern durchsuchen und alle Ergebnisse zu Betrugsfällen, Überweisungen und Verdächtigen im System als zukünftige Referenzen erfassen.Entdecken Sie Insider oder abgesprochene Betrugsfälle, indem Sie Personaldaten und Audit-Aufzeichnungen integrieren, die belegen, wer welche Forderungen bearbeitet hat.Wenden Sie risikobasierte und wertorientierte Scoring-Modelle an, um die Ausgaben zu priorisieren, ehe Sie den Ermittlern vorgelegt werden.Nutzen Sie Analysemodelle in Ihrem Prozess-Workflow, die eine Bewertung von Informationen in Echtzeit ermöglichen.

Konsolidierte Ansicht über Betrugsrisiken

Identifizieren Sie marken- bzw. produktübergreifende Betrugsfälle, indem Sie Kundenforderungen und Richtlinien für alle Geschäftsfelder prüfen.Verbessern Sie Modelle kontinuierlich und passen Sie das System bei Bedarf an, sodass es auch veränderte Betrugstrends berücksichtigt.Verstehen Sie neue Versicherungsbetrugsfälle und vermeiden Sie große Verluste frühzeitig. Nutzen Sie dazu Diagramme für soziale Netzwerke und raffinierte Data Mining-Funktionen.

Screenshots & Demos

Features

Fraud Framework for Insurance
  • Management von Betrugsdaten.
  • Management von Regel- und Analysemodellen.
  • Erkennung und Alarmgenerierung.
  • Alarmmanagement.
  • Analyse von sozialen Netzwerken.
  • Fallmanagement.

Risiken besser verstehen. Chancen schneller nutzen: Experten informieren über neueste Entwicklungen im Risikomanagement und in der Betrugserkennung.

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CNA
We have an excellent working relationship with SAS. They took the time to learn from us and truly understand the nuances of claims fraud at CNA so that we could build effective predictive models for each line of our business.

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