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.

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.

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.