Brittiska djurförsäkringsbolag riskerar bedrägeriförlust på över 50 miljoner pund, igen?

ABI rapporterade nyligen att brittiska djurförsäkringsbolag betalade ut 1,23 miljarder pund i skadeersättningar förra året. Eftersom bedrägerifrekvensen för husdjursförsäkringar sannolikt motsvarar den totala marknadens 4,3%, innebär det att över 52 miljoner pund gick förlorade till bedrägliga anspråk. Kommer 2025 att bli en upprepning?

Hur hanterar man bedrägerier i samband med djurförsäkringar?

Bedrägerier med djurförsäkringar förekommer i olika former. Vissa är direkta bedrägerier, som att försäkra ett husdjur efter att det redan är sjukt och bakdatera täckningen. Andra är mer subtila. Som uppblåsta veterinärräkningar, överdrivna skador eller till och med spökdjur som inte existerar.

Men den största utmaningen? Bristen på standardiserade data. Veterinärfakturor kan variera stort, vilket gör det svårare att upptäcka oegentligheter. Till skillnad från humanvården, där diagnoskoderna är enhetliga, saknar djurförsäkringssektorn en universell struktur för ersättningskrav. Detta gör det mer komplicerat att upptäcka bedrägerier - så hur löser vi det?

Teknikdriven bedrägeriupptäckt

Traditionella metoder för att upptäcka bedrägerier bygger på manuella granskningar, vilket är långsamt, ineffektivt och kan leda till mänsklig partiskhet. Automation, AI och smart dataanalys är framtiden.

Här är vad som fungerar för de vanligaste bedrägerierna:

• Mönsterigenkänning: Maskininlärning kan analysera historiska skadedata och upptäcka skillnader som kan gå obemärkta förbi. Är en veterinärs prissättning konsekvent högre än genomsnittet? Är ett husdjurs sjukdomshistoria inkonsekvent i olika anspråk? Tekniken kan snabbt koppla ihop punkterna och presentera resultaten på ett transparent sätt.
  ‍
• Samarbete mellan veterinär och försäkringsgivare i realtid: Tänk om försäkringsbolag och veterinärkliniker hade ett direkt datautbyte? Dessa typer av integrationer skulle kunna validera behandlingskostnader direkt och förhindra överdrivna räkningar innan de ens når fakturan.
  ‍
• Beteendeanalys: Bedragare följer ofta mönster. Vissa husdjursraser, platser eller kravtyper kan uppvisa högre bedrägeritendenser. Prediktiv analys kan proaktivt flagga högriskanspråk för vidare utredning utan att sakta ner de äkta anspråken.

Balans mellan bedrägeribekämpning och kundupplevelse

Här är den knepiga delen. Bekämpa bedrägerier alltför aggressivt och frustrera ärliga försäkringstagare med oändliga dokumentationsförfrågningar. Nyckeln är sömlös bedrägeridetektering - där försäkringsbolagen kan identifiera och förhindra bedrägerier utan att lägga till onödig friktion till ärliga anspråk.

Automatiserad verifiering före ansökan kan validera ägande av husdjur, sjukdomshistoria och försäkringsuppgifter utan att kräva manuella ingrepp. Tänk på det som ett automatiserat paketsorteringssystem, som effektivt hanterar standardärenden samtidigt som mer komplexa ärenden flaggas för närmare granskning.

Nyckeln till att minska förlusterna

När skadevolymerna växer som de gör, ökar också möjligheterna till bedrägerier. Försäkringsbolag som utnyttjar data och automatisering kommer inte bara att minska förlusterna utan också skapa en smidigare och mer transparent upplevelse för både djurägare och veterinärkliniker.

Utvecklas er strategi för att upptäcka bedrägerier, eller förlitar ni er fortfarande på gamla manuella metoder? Eftersom förebyggande av bedrägerier inte bara handlar om att stoppa förluster, handlar det också om att främja ett säkrare och mer pålitligt ekosystem för djurförsäkringar.