Die Wachstumskurve des Marktes für die Erkennung von Versicherungsbetrug wird von einer definierten Reihe von hochwirksamen Treibern und strukturellen Hemmnissen bestimmt, die zusammen das Tempo, die Geographie und die Wettbewerbsdynamik der Marktexpansion beeinflussen.
Primärer Treiber – Eskalierende Betrugsschadensquoten: Betrugsbedingte Verluste machen jährlich zwischen 10 % und 20 % der insgesamt gezahlten Schäden in der Sach-, Unfall- und Krankenversicherung weltweit aus. Allein in den Vereinigten Staaten schätzt die Coalition Against Insurance Fraud die jährlichen Betrugskosten auf etwa 308 Milliarden USD, was ein enormes adressierbares Problemfeld und einen überzeugenden ROI-Fall für Investitionen in Erkennungsplattformen darstellt.
Primärer Treiber – Erweiterung der digitalen Kanäle: Die Verlagerung hin zum „Digital-first“-Versicherungsvertrieb hat die Betrugsrisiken in der Antragsphase erhöht. Betrug bei digitalen Anträgen – einschließlich der Erstellung synthetischer Identitäten und des Stapelns von Policen – nahm zwischen 2020 und 2024 um geschätzte 40 % zu, da Direktvertriebsplattformen für Versicherungen skalierten. Dies hat die Nachfrage nach Echtzeit-Identitätsprüfung und Verhaltensbiometrie an den Punkten der Angebotserstellung und des Vertragsabschlusses vorangetrieben.
Primärer Treiber – Regulatorische Auflagen: Regulierungsbehörden in der Europäischen Union (im Rahmen von Solvency II und DORA-Frameworks), den Vereinigten Staaten (NAIC-Modellvorschriften) und dem Vereinigten Königreich (FCA-Aufsicht) legen zunehmend Anforderungen an das Betrugsrisikomanagement fest, die dokumentierte, auditierbare Erkennungsfähigkeiten erfordern. Compliance-gesteuerte Beschaffungen machen in regulierten Märkten schätzungsweise 25–30 % der neuen Plattformimplementierungen aus.
Primärer Treiber – Reifegrad von KI und fortgeschrittenen Analysen: Die Reifung der Modell-Governance für maschinelles Lernen, erklärbarer KI (XAI)-Frameworks und Echtzeit-Inferenzinfrastrukturen hat wichtige technische Barrieren für die Unternehmensadoption beseitigt. Versicherer können nun Modelle einsetzen, die gleichzeitig die Genauigkeitsschwellen für die Betrugserkennung und die regulatorischen Erklärbarkeitsanforderungen erfüllen.
Primäres Hemmnis – Datenschutz- und Interoperabilitätshürden: Der trägerübergreifende Datenaustausch – entscheidend für die Erkennung organisierter Betrugsringe, die über mehrere Versicherer hinweg operieren – wird durch die DSGVO in Europa, die CCPA in Kalifornien und verschiedene nationale Datensouveränitätsregelungen eingeschränkt. Diese Beschränkungen limitieren die Effektivität der Betrugserkennung auf Netzwerkebene und erhöhen den analytischen Aufwand für einzelne Versicherungsdatensätze.
Primäres Hemmnis – Komplexität der Integration von Altsystemen: Ein erheblicher Teil der globalen Versicherungsunternehmen arbeitet mit veralteten Policenverwaltungssystemen, denen moderne API-Schnittstellen fehlen, was kostspielige und zeitaufwändige Integrationsprojekte verursacht, die die Implementierungszeiten verlängern und den kurzfristigen ROI komprimieren, insbesondere für Mid-Market-Anwender.
