Unüberwachtes maschinelles Lernen zur Identifikation von Versicherungsbetrug

Versicherungsbetrug ist ein gravierendes Problem und schadet neben Versicherern durch höhere Prämien auch allen Versicherungskunden. Versicherer betreiben daher Systeme, mit denen unwahre Angaben in Schadenanträgen aufgedeckt werden sollen. Das Reallabor hat zum Ziel, diese Systeme durch unüberwachtes maschinelles Lernen weiterzuentwickeln und damit die digitale Transformation von Versicherern voranzutreiben. Damit sollen insbesondere auch unbekannte sowie sich neu entwickelnde Betrugsmuster erkannt und durch Expertinnen und Experten für Versicherungsbetrug überprüft werden können.