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In dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Olcay Krandaoglu, Senior Project Manager bei FRISS.
FRISS ist ein niederländisches Softwareunternehmen, das datengestützte Softwarelösungen zur Risiko- und Betrugserkennung im Versicherungsbereich anbietet. FRISS existiert seit 15 Jahren und ist Marktführer in seinem Bereich.
Versicherungsbetrug kostet Versicherern jährlich Milliarden. FRISS bietet Softwarelösungen an, die mithilfe zahlreicher Daten Betrugsfälle leichter erkennen können. Eine KI ermittelt Auffälligkeiten und wiederkehrende Muster von Betrugsversuchen in diesen Daten. Somit können Wahrscheinlichkeiten für heutige Versicherungsfälle berechnet und in Form des sogenannten FRISS Score dargestellt werden. Ein typisches Beispiel schildert mir Olcay während des Gesprächs: Eine hohe Schadenssumme kommt kurz nach Abschluss einer neuen Versicherungspolice zustande. Hier haben Analysen gezeigt, dass es vermehrt zu Auffälligkeiten kommt.
Auch bei einer “roten Ampel” - also einem hohen FRISS Score - steht der Betrug nicht fest. Die Arbeit des Sachbearbeiters beginnt an dieser Stelle erst, erklärt mir Olcay. So ersetzen die Tools von FRISS den Mitarbeiter nicht. Limitierungen gibt es zudem noch bei der automatischen Auswertung von Bildmaterial, wie Unfallbildern. Dies ist eines der Themen, die in Zukunft für FRISS anstehen.
Links in dieser Ausgabe
Das Einzige, was riskanter ist als KI, ist sie zu ignorieren. Ladet euch jetzt das Whitepaper von Thoughtworks herunter und setzt KI verantwortungsvoll ein.
By Insurance MediaIn dieser Folge des Digital Insurance Podcast spreche ich mit Olcay Krandaoglu, Senior Project Manager bei FRISS.
FRISS ist ein niederländisches Softwareunternehmen, das datengestützte Softwarelösungen zur Risiko- und Betrugserkennung im Versicherungsbereich anbietet. FRISS existiert seit 15 Jahren und ist Marktführer in seinem Bereich.
Versicherungsbetrug kostet Versicherern jährlich Milliarden. FRISS bietet Softwarelösungen an, die mithilfe zahlreicher Daten Betrugsfälle leichter erkennen können. Eine KI ermittelt Auffälligkeiten und wiederkehrende Muster von Betrugsversuchen in diesen Daten. Somit können Wahrscheinlichkeiten für heutige Versicherungsfälle berechnet und in Form des sogenannten FRISS Score dargestellt werden. Ein typisches Beispiel schildert mir Olcay während des Gesprächs: Eine hohe Schadenssumme kommt kurz nach Abschluss einer neuen Versicherungspolice zustande. Hier haben Analysen gezeigt, dass es vermehrt zu Auffälligkeiten kommt.
Auch bei einer “roten Ampel” - also einem hohen FRISS Score - steht der Betrug nicht fest. Die Arbeit des Sachbearbeiters beginnt an dieser Stelle erst, erklärt mir Olcay. So ersetzen die Tools von FRISS den Mitarbeiter nicht. Limitierungen gibt es zudem noch bei der automatischen Auswertung von Bildmaterial, wie Unfallbildern. Dies ist eines der Themen, die in Zukunft für FRISS anstehen.
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