Versicherungsbetrug verursacht der Branche jährlich Milliardenschäden, die am Ende alle ehrlichen Versicherten über die Prämie mittragen. Dieser Beitrag erklärt, was Versicherungsbetrug ausmacht, welche Formen häufig sind, mit welchen Maßnahmen Versicherer ihn verhindern und wie KI die Erkennung heute belegbar verbessert.
Was ist Versicherungsbetrug?
Versicherungsbetrug umfasst alle Handlungen, mit denen Versicherungsnehmer oder Dritte in täuschender Absicht Leistungen erlangen wollen, auf die kein Anspruch besteht. Rechtlich fällt dies unter den Betrug nach Paragraf 263 StGB, hinzu kommt der Versicherungsmissbrauch nach Paragraf 265 StGB. Schon der Versuch ist strafbar.
Häufige Formen von Versicherungsbetrug
- Fiktive Schäden: Es werden Schäden gemeldet, die nie eingetreten sind, etwa ein angeblicher Diebstahl.
- Vorsätzlich herbeigeführte Schäden: Ein Schaden wird bewusst verursacht, zum Beispiel ein provozierter Auffahrunfall.
- Schadensübertreibung: Ein realer Schaden wird bei Höhe oder Umfang zu hoch angegeben.
- Manipulierte Belege: Rechnungen, Fotos oder Dokumente werden gefälscht, zunehmend auch mit KI erzeugte Bilder.
Wie groß ist der Schaden?
Branchenschätzungen gehen davon aus, dass ein erheblicher Teil der Schadenleistungen auf Betrug entfällt. Das belastet nicht nur die einzelne Versicherung, sondern verteuert über die Schadenquote die Prämien der gesamten Gemeinschaft. Wie groß die aufgedeckten Summen sind, zeigt der Blick auf einzelne Versicherer weiter unten. Betrugsabwehr ist damit sowohl eine Frage der Wirtschaftlichkeit als auch der Fairness gegenüber ehrlichen Kunden.
Betrugsprävention: organisatorische und technische Maßnahmen
Wirksame Betrugsprävention kombiniert klare Prozesse mit Technologie. Zu den zentralen Maßnahmen zählen strukturierte Plausibilitätsprüfungen, das Vier-Augen-Prinzip bei auffälligen Fällen, der Abgleich mit Hinweis- und Informationssystemen sowie der Einsatz von Analytik und KI zur Mustererkennung in Echtzeit. Wichtig ist, dass diese Systeme datenschutzkonform arbeiten und auffällige Fälle zur Prüfung markieren, statt automatisch zu entscheiden.
Praxisbeispiele: So erkennen Versicherer Betrug mit KI
Die folgenden dokumentierten Fälle aus unserem KI-Report zeigen, wie wirksam datengetriebene Erkennung ist:
- Allianz UK (Incognito): Ein Machine-Learning-Tool markiert verdächtige Claims über alle Sparten. Im ersten Halbjahr 2025 erkannte Allianz UK damit über 15.800 Betrugsfälle im Wert von 92,6 Millionen Pfund, im Gesamtjahr fast 174 Millionen Pfund, ein Rekord.
- Aviva: Mit ML-Modellen deckte Aviva 2024 mehr als 12.700 verdächtige Claims im Wert von 127 Millionen Pfund auf und stoppte rund 98.000 betrügerische Anträge.
- HUK-Coburg: Der Versicherer setzt KI im Schadenmanagement ein, von der strukturierten Aufnahme bis zur Betrugserkennung, und liefert damit einen erheblichen Teil der verdächtigen Fälle für die weitere Prüfung.
- Shift Technology: In einem dokumentierten Fall verhinderte die Echtzeiterkennung einen Betrug über 91.000 Dollar, die Echtzeit-Alerts summierten sich auf rund 1,5 Millionen Dollar Jahreswirkung.
Über 60 weitere Praxisbeispiele finden Sie in unserem Guide
Künstliche Intelligenz ist in der Versicherung längst Realität: 80 Prozent kürzere Schadenbearbeitungszeiten, 55 Prozent weniger Aufwand pro Angebot, dreistellige Millionenbeträge an aufgedecktem Betrug. Unser kostenloser Guide bündelt 61 dokumentierte Praxisbeispiele führender Versicherer entlang der gesamten Wertschöpfungskette, jeweils mit belegten Effekten und eingeordnet in einen Governance-Rahmen aus DSGVO, BaFin und EU-KI-Verordnung. Laden Sie sich den Überblick für Entscheider jetzt als PDF herunter.
Was deutsche Versicherer daraus lernen
KI verschiebt die Betrugsabwehr von der nachträglichen Stichprobe zur frühen, systematischen Erkennung. Eine Studie von CLARA Analytics zeigt, dass Betrugsindikatoren bereits rund zwei Wochen nach der Meldung erkennbar sind, wenn Muster über viele Fälle hinweg analysiert werden. Zugleich professionalisiert sich die Gegenseite: Laut einer Untersuchung von Verisk sagen 98 Prozent der Versicherer, dass KI den Digitalbetrug befeuert, und 76 Prozent beobachten raffiniertere, manipulierte Claims. Wer gefälschte Bilder erkennen will, braucht selbst KI, wie unser Beitrag zur Deepfake-Erkennung zeigt.
Für den deutschen Markt sind drei Punkte entscheidend. Erstens wirkt Betrugserkennung am besten sparten- und unternehmensübergreifend: Branchenplattformen wie die von Shift bauen aus geteilten Daten präzisere Betrugsnetzwerke, als es ein einzelner Versicherer könnte. Zweitens ist die KI ein Assistent, der Fälle markiert, während geschulte Ermittler entscheiden. Drittens muss die Erkennung datenschutzkonform und diskriminierungsfrei arbeiten.
Governance: wirksam und trotzdem regelkonform
Systeme, die Personen als potenziell betrügerisch markieren, sind besonders sensibel. Der Datenschutz nach DSGVO, die Erwartungen der BaFin und die EU-KI-Verordnung verlangen hier Nachvollziehbarkeit, Diskriminierungsfreiheit und einen Human-in-the-Loop. Eine KI sollte einen Verdacht begründen und zur Prüfung vorlegen, die Entscheidung über weitere Schritte trifft der Mensch. So bleibt die Betrugsabwehr wirksam und rechtssicher zugleich.
Mehr Praxisbeispiele im kostenlosen Guide
Die hier gezeigten Fälle zur Betrugserkennung sind ein Ausschnitt aus über 60 dokumentierten Praxisbeispielen führender Versicherer entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Das vollständige, kostenlose PDF mit allen belegten Effekten und der Einordnung in den Governance-Rahmen finden Sie hier zum Download.
