In gesättigten Märkten sind Unternehmen gezwungen, ihre Kosten zu senken. Ein modernes proaktives Betrugsmanagement auf der Basis von Analytics stellt einen großen Hebel zur nachhaltigen Reduzierung der Kosten durch Betrug dar. Regelwerke, die einzelne Schadenfälle auf Indizien prüfen, bilden zwar das Fundament der Betrugsprüfung, stoßen aber häufig bei neuen oder sehr komplexen Betrugsmustern an ihre Grenzen: Denn Betrüger und professionelle Betrugsnetzwerke finden mit fingierten Schadenfällen immer schneller deren Schwachstellen.
Erst Methoden der Business Analytics - wie Data Mining - geben dem Experten Hinweise auf Trends und mögliche Kapazitätsengpässe in der Ermittlung. Sie erleichtern es, die vorhandenen Ressourcen optimal zu steuern. Die Effektivität einer Betrugslösung bemisst sich daran, wie hoch die Aufdeckungsquote ist, also wie viele Fälle als auffällig identifiziert werden und bei wie vielen sich nach Abschluss der Ermittlungsaktivitäten der Verdacht tatsächlich erhärtet. Entscheidend ist die Güte der Betrugserkennung: Nur die wirklich aussichtsreichen Fälle sollen identifiziert werden.
Im Webinar Automatisierte Betrugserkennung erfahren Sie anhand spannender Best Practices und Live-Demos, wie Sie die Betrugserkennung durch digitale Detektive verbessern können:
Analytische Systeme vs. starre Regelwerke
- Organisatorische Etablierung und Information Management
- Prozessuale Einbindung und Workflow Management
- Datenverfügbarkeit, Datenqualität vs. Datenschutz
- Geschwindigkeit bei der Risikoprofilanpassung bei neuen Schadenmustern
Auch auf dem SAS Forum 2013 zählt die Betrugserkennung zu den Schwerpunktthemen. Werfen Sie einen Blick auf das Konferenzprogramm und die Themen von Europas größter Analytics-Konferenz.
