Betrug ist eine Herausforderung, mit der jede Versicherung seit jeher zu kämpfen hat. Der durch Betrug entstehende wirtschaftliche Schaden ist immens - und geht letzten Endes zu Lasten aller Versicherten. Um Verdachtsfälle aus der Menge von Schäden effektiver und effizienter herausfiltern zu können, setzen viele Versicherer auf Softwarelösungen. Klassischerweise bilden diese Produkte das Wissen der Experten in automatisierten Erkennungsregeln ab. Durch die fortschreitende Digitalisierung und verbesserte Möglichkeiten der Analyse großer Datenbestände halten Ansätze des maschinellen Lernens zunehmend Einzug. Versicherungen, die den Einsatz oder die Erneuerung einer solchen Softwarelösung planen, müssen die verfügbaren Produkte sorgfältig vergleichen und neben der Erkennungsqualität auch Aspekte der Integration in ihre bestehenden IT-Systeme und Prozesse prüfen. Die Marktstudie des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO bietet einen neutralen Überblick über ausgewählte aktuell am Markt erhältliche Softwarelösungen zur Unterstützung bei der Identifikation verdächtiger Schadenfälle.