Muster vollmacht krankenkasse

Chatbots wie Branding und menschliche Namen. Berühmte Versicherungs-Chatbots sind jetzt Geicos Kate und Lemonade es AI Jim, der Ansprüche begleicht. Es gibt auch Chatbots von Next, die kommerzielle Versicherungen an Personal Trainer über Facebook Messenger und Trov verkaufen, der on-demand an Einzelpersonen für persönliche Immobiliendeckung verkauft. Für Versicherer, die das Problem des Betrugs mit Versicherungsansprüchen in Höhe von 30 Milliarden Dollar pro Jahr eindämmen wollen[i], ist die Früherkennung der Schlüssel. Aber mit steigenden Fallzahlen und Hunderttausenden von Einstellegern, die gehen, während die Babyboomer in Rente gehen, ist es schwierig für Schadensmitarbeiter, ein wachsames Auge auf verdächtiges Verhalten zu behalten, das darauf hindeuten kann, dass ein Versicherungsanspruch potenziellen Betrug hat. Wenn ein organisiertes Versicherungsbetrugsnetzwerk aufgedeckt wird, ist es, als würde man die Stränge eines Spinnennetzes sehen – weitreichend, reichlich, mit mehreren Verbindungspunkten. Aber Ihr Schadensbüro würde wahrscheinlich nur einen Teil des größeren Schwindels sehen, weil organisierte Versicherungsbetrugsringe über Regionen und sogar staatliche Linien mit Systemen, an denen viele Versicherungsunternehmen beteiligt sind, hinwegfegen können. Versicherungsbetrugsringe sind ein großes Geschäft, und sie können Millionen von Dollar in Ansprüchen erzielen, bevor sie fertig sind. Ringe werden von intelligenten Kriminellen angeführt, die mit inszenierten Autounfällen, gefälschten Verletzungen, skrupellosen medizinischen Anbietern, Körperläden und krummen Anwälten handeln. Die Möglichkeit zu sehen, dass ein Betrugsnetzwerk hinter den verdächtigen Behauptungen in Ihrem Buch des Geschäfts steht, hängt davon ab, einen breiten Überblick über Ansprüche außerhalb Ihres eigenen Unternehmens zu haben.

Versicherer können sich an Netzwerkanalyse-Tools wie NetMap wenden® um die versteckten Verbindungen in Betrugsnetzwerken aufzudecken und die Verluste von ihnen zu stoppen. Genauso wie KI-Algorithmen helfen können, eine Krankheit im frühesten Stadium zu erkennen, können sie auch dazu beitragen, zukünftige Gesundheitskosten vorherzusagen und daher theoretisch dazu verwendet werden, Versicherungsprämien auf der Grundlage von Kombinationen persönlicher Merkmale anzupassen. Wenn ein Versicherer Krankheiten zuverlässig vorhersagen kann, könnte der Wettbewerb zu niedrigeren Prämien für vorhersehbar gesündere Personen und höheren Prämien für vorhersehbar kranke Personen führen, selbst wenn die für die Vorhersage verwendeten Merkmale außerhalb des Kontrollbereichs eines Einzelnen liegen. Ein verbesserter wirtschaftlicher Gewinn ist für Versicherer in Reichweite, die ihre Geschäftsmodelle angesichts eines effizienten Marktes anpassen und ihren strategischen Prozessen eine neue Objektivität verleihen können.