Die Meldungen über Millionenschäden durch Betrugsfälle in der Krankenversicherung reißen nicht ab. Sowohl gesetzliche als auch private Krankenversicherer berichten von vermehrt auftretenden Fällen sowie einem steigenden Schadenvolumen. Trotz intensivierter Bemühungen zur Bekämpfung des Abrechnungsbetrugs wird dennoch von einer hohen Dunkelziffer ausgegangen. Nach Angaben des bayerischen Innenministeriums wird der Schaden bundesweit auf rund 14 Milliarden Euro pro Jahr geschätzt. Betrugsfälle können durch Versicherte und Leistungserbringer, aber auch gemeinschaftlich, erfolgen. Häufig handelt es sich hierbei um die Fälschung von Rechnungen oder auch die Manipulation von Rezepten. In Anbetracht der nicht nur in finanzieller Hinsicht erheblichen Folgen unterstreichen diese Beobachtungen die Bedeutung einer noch stärkeren Fokussierung der Krankenversicherer auf die Erkennung von Betrugsfällen.

Entdeckung erfolgt meist über Dritte – Ausbau eigener Kompetenzen erforderlich

Um falsch abgerechneten Leistungen auf die Spur zu kommen, sind die Krankenversicherungen heute fast ausschließlich auf externe Hinweise angewiesen. Häufig sind es andere Versicherer oder Krankenversicherungen, die Polizei oder Staatsanwaltschaft, Verbände oder die Presse, die den Versicherern die entsprechenden Informationen liefern. Interne Kontrollmaßnahmen sind bisher oft wenig effektiv. Doch gerade hier liegt ein entscheidender Hebel, um die Aufdeckung und Verfolgung durch die eigene Organisation voranzutreiben. Die Aufdeckung durch Dritte alleine reicht nicht aus, um Betrugsfälle signifikant einzudämmen. 

Datengetriebene Erkennungsmöglichkeiten perspektivisch relevant

Krankenversicherer verfügen heute im Wesentlichen über drei Stellhebel zur aktiven Betrugserkennung: 

1. Beschäftigte

Die Sensibilisierung der Belegschaft durch Investitionen in Schulungen oder spezielle Kommunikationsmaßnahmen sowie die Einführung und Sicherstellung manueller (Zufalls-)Kontrollen sind ein erster wichtiger und schnell umsetzbarer Schritt zum Aufbau eines internen Kontrollsystems.

2. Organisation

Die Etablierung einer speziellen Organisationseinheit, bspw. als Teil eines umfassenden Corporate-Compliance-Systems, die das gesamte vorhandene Know-how zur Erkennung von Betrugsfällen (ggf. erreicht durch ein externes Hinweisgebersystem) bündelt, kann die Schlagkraft der eigenen Organisation in der Betrugsbekämpfung enorm steigern.

3. Daten/IT

Der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren ermöglicht es, die Nutzung und Auswertung von Daten zu forcieren und bspw. die Identifizierung von systematischem Betrug bei der Abrechnung von Gesundheitsleistungen durch Leistungserbringer deutlich zu verbessern.

Insbesondere datengetriebene Erkennungsmöglichkeiten gewinnen perspektivisch an Bedeutung. Lesen Sie mehr in Teil 2 dieser Serie.