Der Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GdV) vermutet, dass bei einem Achtel aller Verkehrsunfälle Betrugsversuche vorliegen könnten [1]. Zusätzlich wird der finanzielle Schaden auf etwa 2 Milliarden Euro pro Jahr geschätzt [1]. Diese beunruhigenden Zahlen haben die Versicherer veranlasst, Maßnahmen und Methoden zur Betrugsvermeidung zu entwickeln.

Ein neuer Ansatz zur Betrugsvermeidung bei Kfz-Haftpflichtversicherungsfällen wird derzeit am Fraunhofer IVI in Dresden erarbeitet und getestet. Das Ziel des Ansatzes sowie dieses Papers ist die Entwicklung einer neuen Möglichkeit, einen zusätzlichen Indikator zu schaffen, der dabei hilft, Betrugsfälle zu identifizieren und dadurch Versicherer und Experten bei ihren forensischen Untersuchungen unterstützt.

Der neue Ansatz zur Betrugsvermeidung basiert auf einer großen Anzahl geografisch referenzierter Unfälle, die von der Polizei aufgenommen und dem Fraunhofer IVI zur Verfügung gestellt wurden. Der statistische Vergleich zwischen einem neu aufgenommenen Unfall und Unfällen mit ähnlichen Parametern an derselben Stelle dient zur Vorhersage eines Vergleichmaßes. In dieser Phase der Methodenentwicklung werden Parameter wie die Anzahl der Unfallbeteiligten, die Höhe des Sachschadens, der technische Zustand des Fahrzeugs, die Tageszeit, die Art und der Typ des Unfalls verglichen und ergeben einen kumuliertes Maß für den einzelnen Unfall im Vergleich mit anderen Unfällen. Nach der Parameterisierung der einbezogenen Variablen und der Festlegung individueller Schwellenwerte, liefert diese Methode einen aussagekräftigen Indikator für die Identifikation möglicher Betrugsfälle.

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