Generative KI verändert Betrug in der Risiko- und Versicherungsbranche

Betrüger sind seit jeher innovativ und oft den Ermittlern einen Schritt voraus. Neue Technologien wie generative KI bringen zusätzliche Risiken, da Kriminelle Schwachstellen ausnutzen. Versicherer müssen diese Risiken verstehen und proaktiv handeln. Einem kürzlich erschienenen Aon-Bericht zufolge wird KI in den nächsten drei Jahren zu einem der zwanzig größten Risiken werden. Es ist davon auszugehen, dass sich die von der generativen KI ausgehenden Risiken mit der Technologie weiterentwickeln werden. Dies bedeutet, dass die Branche versuchen muss, mit den böswilligen Akteuren Schritt zu halten.

Neue Chancen, aber auch neue Risiken durch generative KI

Auch wenn die Nutzung von KI und generativer KI noch in den Kinderschuhen steckt, kann die Versicherungsbranche die entstehenden Risiken, die mit den Chancen einhergehen, nicht ignorieren. Zu den Risiken gehören:

• Datenschutz- und Sicherheitsbedenken,
• Inhärente Verzerrungen in generativen KI-Anwendungen,
• Sicherstellung der Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen,
• Möglicherweise übermäßiges Vertrauen in KI und generative KI,
• Angriffe von Hackern auf Schwachstellen in generativen KI-Programmen sowie
• Datenvergiftung, wenn böswillige Akteure falsche Informationen in KI-Datenbanken einbringen.

FRISS hat vor Kurzem seinen Fraud Report 2024 veröffentlicht, in dem die weltweiten Vorstellungen über Betrug und die Maßnahmen zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug in der Versicherungsbranche untersucht werden. Mit Blick auf neu aufkommende Themen wie Betrug durch KI und andere Technologien wurde in der Umfrage untersucht, wie die Befragten Antrags- und Schadensbetrug aufdecken und verhindern und welche Tools sie zur Betrugsbekämpfung einsetzen. Die Mehrheit der Befragten (59,8 %) würde es begrüßen, wenn ihre Unternehmen Tools zur automatisierten Betrugserkennung einsetzen würden. Die Befragten sind der Meinung, dass die Implementierung dieser automatisierten Tools in Verbindung mit einer verstärkten Schulung zur Sensibilisierung für Betrug und einer besseren Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen ihrer Unternehmen dazu beitragen würde, Betrug besser zu bekämpfen. Um sich gegen diese mit generativen KI-Programmen verbundenen Risiken zu wappnen, können Versicherer Tools und Strategien zur Erkennung, Verhinderung und Kontrolle von Betrug einsetzen.

Wie Versicherer beim Umgang mit generativem KI-Betrug helfen können

Versicherer müssen den Trends und Veränderungen in der Technologie und den Anwendungsfällen voraus sein, um Betrug durch generative KI-Technologie effektiv zu verwalten. Mit dem Wissen, dass ein Hauptrisiko im Datenschutz liegt, können sich Versicherer bereits auf die Verbesserung ihrer Datensicherheitssysteme konzentrieren, um einige der durch generative KI verursachten Risiken abzufangen. Eine weitere Möglichkeit, den generativen KI-Betrug strategisch zu bekämpfen, ist der Einsatz einer Plattform zur Betrugserkennung und -prävention. Durchschnittlich 28,18% der Teilnehmer an der FRISS-Umfrage gaben an, dass sie derzeit nicht über eine Plattform zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug verfügen. Hier bietet sich denjenigen, die keine Plattform haben, die Möglichkeit, eine externe oder selbst entwickelte Lösung in Erwägung zu ziehen, um andere Instrumente zu ergänzen, die sie bereits zur Betrugsbekämpfung einsetzen. 33,82% der Befragten machten sich Sorgen, dass das Schritthalten mit modernen Betrugsmethoden eine ihrer größten organisatorischen Herausforderungen sei, und 39,8% waren besorgt über den Datenschutz und den Schutz der Privatsphäre. Die größte Herausforderung war jedoch die Datenqualität: 61,98% der Befragten äußerten Bedenken hinsichtlich der Qualität der internen Daten.

Die Versicherer können sich auf diese Herausforderungen konzentrieren, indem sie ihre Datensicherheitsmethoden und -instrumente verbessern. Die Qualität interner Daten war in der Vergangenheit eine Herausforderung für etablierte Versicherer, da sie versuchten, ihre Daten zu analysieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Die Modernisierung auf eine digitale Plattform zur Erkennung, Verwaltung und Vorbeugung von Betrug auf Antrags- und Schadensebene könnte eine Möglichkeit sein, zu einem Modell der Betrugsvorhersage und -vorbeugung überzugehen.

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