Bringen Sie Ihr Produkt 2,5-mal schneller auf den Markt.KI-gestützte Entwicklung entdecken

Unsere Leistungen für Software zur Betrugserkennung in der Versicherung

Wir entwickeln individuelle Lösungen, die die Betrugsprävention in Ihrem Versicherungsbetrieb stärken und in Ihre bestehende Technologielandschaft passen

Individuelle Software zur Betrugserkennung

Wir entwickeln Plattformen zur Betrugserkennung, die Schadenrisiken vor der Auszahlung sichtbar machen und finanzielle Verluste durch strukturierte Ermittlungen senken

KI-Modelle zur Betrugserkennung

Wir entwickeln KI- und Machine-Learning-Modelle, die auf Versichererdaten trainiert sind, um Betrugsmuster zu erkennen und die Risikobewertung zu verbessern

Integration und Modernisierung

Wir verbinden Tools zur Betrugserkennung mit Schadenplattformen und Datenquellen und modernisieren Altsysteme, ohne den Betrieb zu stören

Beratung und Audit zur Betrugserkennung

Wir prüfen Ihr System zur Betrugserkennung, decken Schwachstellen auf und definieren praxisnahe Verbesserungen, die die Genauigkeit erhöhen

Funktionen der Betrugserkennungssoftware, die wir entwickeln

Speziell entwickelte Module zur Betrugserkennung, die Schadenrisiken einstufen und Ermittlern für jede Prüfung klarere Nachweise liefern

Anomalieerkennung

KI markiert ungewöhnliche Schaden- und Transaktionsmuster, damit Betrugsermittler die risikoreichsten Fälle schnell priorisieren können

Echtzeit-Monitoring von Schadenfällen

Das Echtzeit-Monitoring prüft eingehende Schadenfälle und warnt Ermittler vor verdächtigen Aktivitäten, bevor Auszahlungen erfolgen

Fallmanagement

Ermittlungs-Arbeitsbereiche bündeln alle Fallaktivitäten, beschleunigen Prüfungen und verbessern die Abstimmung zwischen Ermittlern und Schadenbearbeitern

Prädiktive Risikobewertung

Modelle zur Risikobewertung schätzen die Betrugswahrscheinlichkeit vor der Schadenfreigabe, damit sich Prüfungen auf die Fälle mit dem höchsten Risikopotenzial konzentrieren

Identitätsprüfung und KYC

Identitätsprüfungen gleichen Daten von Versicherungsnehmern mit vertrauenswürdigen Quellen ab und senken so Betrugsrisiken bei Onboarding und Schadenbearbeitung

Dashboards für Betrugsanalysen

Interaktive Dashboards verfolgen die Leistung der Betrugserkennung und zeigen, wo Versicherer ihre Ermittlungsergebnisse im Zeitverlauf verbessern können

Musteranalyse

Verhaltensanalysen decken Verbindungen zwischen Schadenfällen, Versicherungsnehmern, Dienstleistern und früheren Aktivitäten auf und legen organisierten Betrug offen

Watchlist-Screening

Ein automatisches Screening gleicht Beteiligte während der Prüfphasen mit Betrugsdatenbanken, Sanktionslisten und Watchlists ab

Compliance-Management

Konfigurierbare Regeln passen Betrugskontrollen an veränderte Vorschriften und Richtlinien des Versicherers an, ohne die gesamte Plattform neu aufzubauen
Entwickeln Sie individuelle Software zur Betrugserkennung, mit der Ihr Team Betrug früher erkennt, Fälle schneller ermittelt und Schadenverluste senkt
Betrugsprävention in der Versicherung stärken

Versicherungssoftware, die wir umgesetzt haben

Wir entwickeln Versicherungssoftware, die zu Ihren operativen Workflows passt und die Betrugsprävention über den gesamten Schadenlebenszyklus hinweg stärkt

Kfz-Versicherungsplattform
Unter NDA

USA

Insurance

Kfz-Versicherungsplattform

Gelöste Herausforderungen bei der Entwicklung einer Kfz-Versicherungsplattform:

  • Umsetzung einer Webplattform sowie iOS- und Android-Apps samt CRM-Integration für synchronisierte Kunden- und Policendaten
  • Ergänzung der KYC-Identitätsprüfung zur Bestätigung der Kundendaten vor Policenaktivierung und zur Reduzierung von Risiken durch ungeprüfte Antragsteller
  • Automatisierung der Schadenmeldung mit Statusverfolgung, Dokumentenzugriff und Echtzeit-Kommunikation zwischen Versicherungsnehmern und Versicherungsmitarbeitern

Erfahren Sie mehr über Cleveroads Expertise im Projektportfolio

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Unsere Kunden über uns

Client photo...
DK flagDenmark
FinTech

CTPO of Penneo A/S

"Cleveroad proved to be a reliable partner in helping augment our internal team with skilled technical specialists in cloud infrastructure."

KI-Technologien, die wir bei der Betrugserkennung in der Versicherung einsetzen

KI stärkt die Betrugserkennung in der Versicherung durch die Analyse verborgener Muster und eine schnellere Fall-Triage in komplexen Schaden-Workflows

Netzwerk- und Verbindungsanalyse

KI bildet verborgene Verbindungen zwischen Schadenbeteiligten ab und deckt organisierte Betrugsnetzwerke auf

  • Verbundene Betrugsnetzwerke aufdecken

  • Verdächtige Beziehungen erkennen

  • Koordinierte Aktivitäten sichtbar machen

Erkennung von Dokumenten- und Bildfälschungen

Computer Vision analysiert Schadendokumente und Bilder vor der Freigabe auf Manipulationen

  • Veränderte Dokumente erkennen

  • Manipulierte Bilder identifizieren

  • Verdächtige Einreichungen markieren

Natural Language Processing für Schadenfälle

NLP durchsucht Schadentexte nach Widersprüchen, auffälligen Formulierungen und Betrugsmustern

  • Schadenschilderungen analysieren

  • Widersprüchliche Angaben erkennen

  • Betrugsindikatoren sichtbar machen

Agentische KI für die Automatisierung von Ermittlungen

KI-Agenten automatisieren Ermittlungs-Workflows, während Betrugsanalysten die Kontrolle behalten

  • Belegende Nachweise zusammentragen

  • Nächste Schritte empfehlen

  • Ermittlungszusammenfassungen erstellen

Besprechen Sie ein KI-gestütztes System zur Betrugserkennung, das dazu passt, wie Ihr Versicherungsteam verdächtige Aktivitäten untersucht
KI-gestützte Betrugserkennung aufbauen

Wählen Sie das Liefermodell, das zu Ihrem Projekt passt

Wir bieten flexible Kooperationsmodelle, vom klassischen Team aus Menschen bis zum KI-nativen Squad. Wählen Sie das Modell, das zu Ihrem Umfang und Budget passt

Traditionelles Team

Iterativ

Die verlässliche, menschengeführte Basis, geeignet für jede Art von Projekt.

Basis

Entwicklungsbudget

Teamzusammensetzung

  • Project Manager
  • Business Analyst
  • UI/UX-Designer
  • QA Engineer
  • Backend Engineer
  • Solution Architect
  • Frontend Engineer
  • DevOps Engineer

Iterative Auslieferung

Spezifikation entwickelt sich während der Lieferung

Sprint-Umfang festlegen, liefern, testen, dann Spezifikation oder Funktionalität anpassen.

Am besten geeignet für

Projekte mit flexiblem Umfang, bei denen jede Iteration den Plan neu formt

KI-gestütztes Team

Iterativ + KI

Ihr vertrautes Full-Stack-Squad, beschleunigt durch KI-Unterstützung in jeder Rolle.

30 % weniger

Entwicklungsbudget

Teamzusammensetzung

  • Project Manager
  • Business Analyst
  • UI/UX-Designer
  • QA Engineer
  • Backend Engineer
  • Solution Architect
  • Frontend Engineer
  • DevOps Engineer
+

Iterative Auslieferung

Spezifikation entwickelt sich während der Lieferung

Derselbe Sprint-Zyklus aus Schreiben, Liefern und Prüfen, nur beschleunigt durch KI.

Am besten geeignet für

Brownfield-Projekte, die schnelle Iteration brauchen, ohne den Umfang zu früh festzulegen

KI-natives Team

Spec-first

Ein minimales, schlankes Team mit maximalem KI-Einsatz und strenger menschlicher Aufsicht.

50 % weniger

Entwicklungsbudget

Teamzusammensetzung

KI-Solution-Architect. Verantwortet die freigegebene Spezifikation und die Architektur, der die Entwicklung folgt

Prompt Engineer. Überführt die Spezifikation in präzise Prompts und Leitplanken für die KI-Codegenerierung

KI-Product-Owner. Verantwortet Meilensteine und Abnahme gegenüber der fixierten Spezifikation

+

Auslieferung nach Meilensteinen

Spezifikation vor Lieferbeginn fixiert

Einmal vorab freigeben. Die Spezifikation wird zur verbindlichen Grundlage für alle Meilensteine.

Am besten geeignet für

MVPs und Greenfield-Projekte mit festem Umfang und meilensteinbasierter Lieferung

Vorteile individueller Software zur Betrugserkennung in der Versicherung

Da Versicherungsbetrug jährlich 308,6 Mrd. $ kostet, richtet individuelle Erkennungssoftware Ihr Risikomodell darauf aus, Verluste zu senken und Ermittlungen zu beschleunigen

Höhere Genauigkeit der Betrugserkennung

Modelle lernen aus Ihren Schadendaten und Erkennungsregeln. Betrugsermittler erkennen verdächtige Aktivitäten früher, weil die Bewertung auf realen Risikomustern beruht

Schnellere Versicherungsentscheidungen

Risikobewertungen legen in jeder Prüfphase die relevanten Auffälligkeiten offen. Schadenspezialisten und Underwriter entscheiden schneller, weil Fälle mit hohem Risiko zuerst bearbeitet werden

Geringere Verluste durch betrügerische Schadenfälle

Automatisierte Kontrollen markieren riskante Einreichungen vor der Auszahlung. Ermittler konzentrieren sich auf belastbarere Betrugssignale und senken Verluste, ohne berechtigte Schadenfälle zu verzögern

Weniger Fehlalarme

Individuelle Modelle lernen reale Betrugsmuster. Rechtmäßige Kunden durchlaufen weniger unnötige Prüfungen, und Ermittler verbringen weniger Zeit mit Warnmeldungen ohne Substanz

Tech-Stack, den wir für Software zur Betrugserkennung einsetzen

Die Entwickler von Cleveroad wählen Technologien anhand Ihres Modells zur Betrugserkennung, Ihrer Datenarchitektur, des Integrationsumfangs und Ihrer Sicherheitsanforderungen aus

Schadenmanagementsysteme

Guidewire ClaimCenter

Duck Creek Claims

Majesco Claims

Sapiens ClaimsPro

Policenverwaltungssysteme

Guidewire PolicyCenter

Duck Creek Policy

Socotra

Applied Epic

Identitätsprüfung und KYC

Onfido

Jumio

Trulioo

Sumsub

Daten- und Watchlist-Dienste

LexisNexis Risk Solutions

Experian

ComplyAdvantage

Dow Jones Risk & Compliance

Zahlungs- und Transaktionssysteme

Stripe

Adyen

Plaid

PayPal

Front-end

React.js

Angular

Vue.js

Next.js

TypeScript

Back-end

Node.js

NestJS

.NET Core

Python

Java

Datenbanken

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Redis

Elasticsearch

iOS

Swift

SwiftUI

Android

Kotlin

Java

Cross-Platform

Flutter

React Native

Machine-Learning-Frameworks

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

XGBoost

LightGBM

Computer Vision

OpenCV

YOLO

Amazon Rekognition

Azure AI Vision

MLOps und Modellverwaltung

MLflow

Kubeflow

Azure Machine Learning

Amazon SageMaker

Natural Language Processing

spaCy

Hugging Face Transformers

Amazon Comprehend

Azure AI Language

Graph-Analytics

Neo4j

NetworkX

Amazon Neptune

Cloud-Plattformen

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Container und Orchestrierung

Docker

Kubernetes

CI/CD und Monitoring

GitHub Actions

GitLab CI/CD

Prometheus

Grafana

Sentry

Zertifizierungen

Wir vertiefen unsere Expertise kontinuierlich, um Ihre höchsten Erwartungen zu erfüllen und innovative Produkte für Ihr Unternehmen zu entwickeln

ISO 27001

ISO 27001

Informationssicherheits-Managementsystem

ISO 9001

ISO 9001

Qualitätsmanagementsysteme

AWS

AWS

Select Partner-Stufe

AWS

AWS

Lösungsarchitekt, Associate

Scrum Alliance

Scrum Alliance

Advanced Certified Scrum Product Owner

AWS

AWS

SysOps-Administrator, Associate

Unsere Expertise bei Versicherungsvorschriften

Wir entwickeln Versicherungssoftware mit regulatorischen Kontrollen, die in der Architektur verankert und über die gesamte Umsetzung hinweg überprüft werden

Datenschutz und Datensicherheit

  • DSGVOflag
  • GLBAflag
  • UK-DSGVOflag
  • PIPEDAflag
  • CCPA / CPRAflag

Geldwäschebekämpfung und KYC

  • FATFflag
  • AMLD6flag
  • Bank Secrecy Actflag
  • POCAflag
  • USA PATRIOT Actflag

Standards der Versicherungsbranche

  • NAIC Model Lawsflag
  • IDDflag
  • NAIC DSLflag
  • ACORD Standardsflag
  • Solvency IIflag

Standards der Informationssicherheit

  • ISO/IEC 27001flag
  • NIST CSFflag
  • SOC 2 Type IIflag
  • PCI DSSflag

Auszeichnungen für Branchenbeiträge

Führende Rating- und Bewertungsplattformen zählen Cleveroad zu den besten Softwareentwicklungsunternehmen, dank unserer technischen Unterstützung bei der digitalen Transformation unserer Kunden.

70 Clutch-Bewertungen

4.9

Auszeichnung

Auszeichnung

Clutch 1000 Dienstleister, 2024 Global

Auszeichnung

Auszeichnung

Clutch Spring Award, 2025 Global

Ranking

Ranking

Top-KI-Unternehmen,
2025 Auszeichnung

Ranking

Ranking

Top Software-Entwickler, 2025 Auszeichnung

Ranking

Ranking

Top Web-Entwickler, 2025 Auszeichnung

Ranking

Ranking

Top Staff-Augmentation-Unternehmen in den USA, 2025 Auszeichnung

Mit einem Experten für Versicherungssoftware sprechen
Besprechen Sie Ihre Software zur Betrugserkennung mit Spezialisten, die Versicherungsprozesse verstehen und Ihre Anforderungen in ein funktionierendes Produkt überführen

Warum Sie uns als Unternehmen für Betrugserkennungssoftware in der Versicherung wählen sollten

Wir überführen komplexe Anforderungen aus Betrugsermittlungen in sichere Software, die zur Datenumgebung und zum Betriebsmodell Ihres Versicherungsunternehmens passt

member

Oleksandr Riabushko

Engagement Director

  • Nachgewiesene Expertise in Versicherungs- und FinTech-Software

    Seit 2011 hat Cleveroad 200+ digitale Produkte ausgeliefert, darunter Lösungen für regulierte Versicherungs- und FinTech-Prozesse. Dieser Hintergrund hilft uns, komplexe Betrugsszenarien in praxistaugliche Softwarelogik zu übersetzen, die reale Ermittlungsprozesse unterstützt

  • KI, aufgebaut auf Versicherungsdaten

    Unsere KI-Entwickler konzipieren Erkennungsmodelle anhand Ihrer historischen Fälle und Risikokriterien statt auf Basis generischer Betrugsannahmen. Sie erhalten eine erklärbare Bewertung, die abbildet, wie sich verdächtige Aktivitäten in Ihren konkreten Versicherungsprodukten zeigen

  • Compliance ab der Discovery verankert

    Die nach ISO/IEC 27001 zertifizierten Prozesse von Cleveroad verankern Sicherheitskontrollen und Prüfbarkeit in der Architektur, bevor die Entwicklung beginnt. Ihre Software zur Betrugserkennung erfüllt die geltenden Datenschutz- und Versicherungsanforderungen, ohne teure Compliance-Korrekturen kurz vor dem Release

  • Full-Cycle-Produktverantwortung

    Unsere internen Spezialisten übernehmen die Verantwortung von der Systembewertung über die Umsetzung bis zum Support nach dem Release, alles unter einem Vertrag. Sie behalten einen verantwortlichen Partner, während sich Betrugsmuster ändern und Ihre Erkennungssoftware weiterentwickelt werden muss

Häufig gestellte Fragen
Praxisnahe Antworten zur Entwicklung von Software für die Betrugserkennung in der Versicherung
Was kostet individuelle Software zur Betrugserkennung in der Versicherung?
Ein fokussiertes MVP liegt meist zwischen 60.000 $ und über 150.000 $, während eine Enterprise-Plattform mit eigenen Modellen, Anbindung an Altsysteme und Ermittlungsmodulen bei 150.000 $ beginnen kann. Die Kosten steigen mit Datenaufbereitung, Regelkomplexität, externen Datenquellen, Nutzerrollen und Anforderungen an die Erklärbarkeit der Modelle. Nach der Discovery schlüsseln wir den Kostenvoranschlag nach Produktmodul, Integration, KI-Workload und Lieferphase auf.
Können Sie unsere bestehenden Policen- und Schadensysteme anbinden?
Ja. Die Ebene der Betrugserkennung lässt sich mit Policenverwaltung, Schadenmanagement, CRM, Identitätsprüfung, Zahlungs- und Dokumentensystemen verbinden, ohne den bestehenden Kern des Versicherers zu ersetzen. Risikobewertungen und Warnmeldungen können direkt in die gewohnten Workflows zurückfließen, während Ermittlungsergebnisse in das Modell zurückgespielt werden.
Wie lange dauert die Entwicklung?
Ein fokussiertes MVP zur Betrugserkennung dauert häufig vier bis sechs Monate. Fortgeschrittene Plattformen benötigen zusätzliche Zeit für Datenaufbereitung, Modellvalidierung und Tests auf Seiten des Versicherers. Der Zeitplan hängt in der Regel ab von:

  • Datenqualität: unvollständige Datensätze verlängern die Aufbereitung
  • Erkennungsumfang: mehr Betrugsszenarien erfordern zusätzliche Modelllogik
  • Systemzugriff: veraltete APIs können die Integration verlangsamen
  • Validierungsbedarf: regulierte Workflows erfordern kontrollierte Tests
Wie stellen Sie die Compliance der Software sicher?
Compliance beginnt vor dem Entwicklungsstart mit Datenzuordnung, Zugriffsregeln, Aufbewahrungsanforderungen und Modellverantwortung. Wir verankern Verschlüsselung, rollenbasierte Berechtigungen, regionale Datenspeicherung, Audit-Trails und nachvollziehbare Entscheidungslogik in der Produktarchitektur. Anforderungen wie DSGVO, GLBA, AML, KYC und die Praktiken nach ISO/IEC 27001 werden auf den Markt, den Betrugsprozess und die Datenquellen des Versicherers abgestimmt.

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