Reduzierung der Falsch-Positiven-Bewertung um 75 %
Kunde
Seguros El Aguila
Herausforderungen:
Nur 10 % der verdächtigen Fälle konnten mit dem selbst entwickelten Altsystem evaluiert werden. In allen anderen Fällen wurde eher nach „Bauchgefühl“ entschieden
Schwierigkeiten bei der Analyse historischer Informationen zur Erstellung einer Grundlage für die Betrugserkennung
Keine Integrationsmöglichkeit für externe Informationen
Lösungen:
FRISS Claims Analytics
FRISS Underwriting Analytics
Ergebnisse:
Reduzierung der Falsch-Positiven-Bewertung um 75%
Verkürzung der Bearbeitungszeit pro Versicherungsantrag und Schadenfall um 50%
Implementierung eines Schnellbearbeitungsprozesses bei der Vertragsannahme
Das Versicherungsunternehmen El Aguila
El Aguila Compañía de Seguros, S.A. de C.V., ist ein Unternehmen der Great American Insurance Group, einem Mitglied der American Financial Group (AFG). AFG wird von A.M. Best mit A+ bewertet, ist an der New Yorker Börse notiert und ist mit einem Anlagevermögen von mehr als 13 Mrd. US-Dollar ausgestattet
El Aguila ist auf Kfz-Versicherungen spezialisiert, auf dem mexikanischen Markt aktiv und passt seine Angebote gezielt an den jeweiligen Versicherungsbedarf seiner Kunden an.
Herausforderung
Seguros El Aguila arbeitete bisher mit eigenen, intern entwickelten Anwendungen, die immer wieder erweitert wurden. Das Unternehmen hat mittlerweile erkannt, dass dieses System nicht mehr ausreicht, um alle Schadenfälle zu überprüfen. Nur in bestimmten Situationen war man noch in der Lage, verdächtige Schadenfälle zu untersuchen. Regelmäßig gingen Informationen verloren.
Es wurde selten etwas unternommen, um Fälle näher zu untersuchen. Im Idealfall konnte El Aguila nur für 10 % der 3.000 monatlichen Schadenfälle eine Einschätzung vornehmen. Man war sich also nie sicher, ob die übrigen 90 % der Ansprüche berechtigt waren oder nicht. Da sich das Unternehmen in erster Linie auf die Erfahrung der Mitarbeiter verlassen hatte, gab es keine geeignete Methode, um alle Schadenfälle auf standardisierte und unvoreingenommene Weise zu skalieren und per Screening zu durchleuchten.
Anhand des Schadenfall-Screenings stellten die Verantwortlichen bei El Aguila schnell fest, dass ein geeignetes System für die Datenanalyse oder die Prüfung zurückliegender Schadenfälle fehlte. Es wurden mehr Hintergrundinformationen aus früheren Schadenfällen benötigt, um eine Ablehnungsliste erstellen und für künftige Schadenfälle nutzen zu können.
Entscheidungskriterien
Der Hauptfaktor bei der Entscheidung von El Aguila für FRISS war, dass es sich bei der Lösung nicht nur um eine komplett automatisierte Betrugsanalyselösung handelte. Die FRISS Lösung hatte vielmehr Auswirkungen auf allen Ebenen und in allen Phasen der UnderwritingProzesse und der Schadenfallbearbeitung. Durch die innovative Technologie wurden alle Abläufe deutlich effizienter.
“Betrugsfälle sind sehr dynamisch. An der Friss Lösung ist interessant, dass sie künstliche Intelligenz nutzt, insbesondere beim maschinellen Lernen, beim Data-Mining und bei Datenanalysen, um die Berichte der Schadensachbearbeiter zu prüfen. Zudem werden bei der Einschätzung eines Unfalls Schadenfallberichte evaluiert.” Enrique Morales El Aguila, Exekutivdirektor
Beim Onboarding wurden die FRISS Algorithmen speziell auf den mexikanischen Markt zugeschnitten. Dabei wurden die relevanten Erfahrungen der Mitarbeiter von El Aguila sowie die Anforderungen des Markts als Ganzes berücksichtigt. So war es auch möglich, bereits vorhandene externe Datenbanken zu integrieren.
Ergebnisse
Dank der aktuellen Data-Mining-Funktionen werden alle Informationen jetzt in Echtzeit erfasst und analysiert und im Fallmanagementsystem gespeichert. El Aguila kann sehr schnell ermitteln, wer ein ehrlicher Kunde ist und wer nicht. Dadurch können für fast 90 % der Kunden Schnellbearbeitungsprozesse eingesetzt werden.
Die Betriebsabläufe sind jetzt extrem effizient. Da zahlreiche externe Datenbanken nun direkt über FRISS genutzt werden können, konnte der Zeitaufwand für die Annahme von Versicherungsanträge und die Bearbeitung von Schadenfälle um 50 % reduziert werden. Die Anzahl abgelehnter Schadenfälle ist um 50 % gestiegen während die FalschPositiven-Bewertungen um 75 % abgenommen haben.
Morales hierzu: „Das Tempo, mit dem wir jetzt dank FRISS Betrugsfälle erkennen können, ist nicht nur nützlich, um Betrugsfälle aufzudecken und zu verfolgen. Auch ehrliche Versicherte profitieren davon. Die Zahlungsvorgänge sind deutlich schneller geworden. Unser ROI-Ziel haben wir innerhalb eines Jahres erreicht. Ich bin damit mehr als zufrieden, da dies eines der Hauptrisiken war, das man vor Beginn eines solchen Projekts genau abwägen muss“.
Die Daten von El Aguila werden fortlaufend geprüft und evaluiert, sodass die Algorithmen ständig neu ausgerichtet und angepasst werden können. Betrugsfälle sind sehr dynamisch. Daher ist eine Lösung, die an ständig neue Betrugsmaschen angepasst werden kann, entscheidend für den Erfolg von El Aguila.
