Spezialist:in Schaden (Privat)

Deine Aufgaben

• Identifikation und fallabschließende Bearbeitung und Abwicklung von dubiosen bzw. auffälligen Kfz‑Schäden (Haftpflicht und Kasko)
• Analyse auffälliger Schadenkonstellationen und Plausibilitätsprüfung von Schadenbildern
• Fachliche Prüfung und Qualitätssicherung von Betrugsvorlagen hinsichtlich Plausibilität, Aussagekraft und einheitlicher Anwendung im Schadenprozess
• Weiterentwicklung von Betrugsvorlagen, Prüfkriterien und Qualitätsstandards auf Basis gewonnener Erkenntnisse aus der Schadenaufklärung und fachlicher Rückmeldungen
• Erkennen, Bewerten und Nachverfolgen von Betrugsindikatoren und Auffälligkeiten im Schadenprozess
• Steuerung und Begleitung von Ermittlungsmaßnahmen sowie zivilrechtlichen Prozessen
• Durchführung von Sachverhaltsermittlungen, inkl. Plausibilitäts‑, Deckungs‑ und Haftungsprüfung
• Kommunikation und Verhandlungsführung mit: Versicherungsnehmer:innen, Anspruchsteller:innen, Rechtsanwälten/-anwältinnen, Vertriebspartner:innen, Sachverständigen und externen Dienstleistenden
• Mitwirkung an Best‑Practice‑Ansätzen und an der Weiterentwicklung einer Dubioserkennung auf Basis KI‑gestützterModelle und Machine‑Learning‑Ansätze (z. B. fachliche Rückkopplung, Qualitätsfeedback, Regel‑ und Musterentwicklung)
• Zusammenarbeit mit internen Schadeneinheiten sowie ggf. Ermittlungsbehörden

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium der Rechtswissenschaften, Ausbildung für Kaufleute für Versicherungen und Finanzen,Versicherungsfachmann/-frau oder vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige Berufserfahrung in der KFZ‑Schadenbearbeitung (Haftpflicht und/oder Kasko), idealerweise mit Zusatzqualifikation, z. B. Betrugsspezialist (DVA), Schaden‑/Regulierungsspezialist (DVA)
• Gute Kenntnisse im Versicherungsvertrags‑ und Schadenrecht (AKB, Haftungsquoten, Regress)
• Sicherer Umgang mit MS Office und schadenbezogenen IT‑Systemen
• Strukturierte, analytische Arbeitsweise
• Entscheidungs‑ und Durchsetzungsstärke
• Hohe Kommunikationsfähigkeit, Verhandlungsgeschick und Eigenverantwortung
• Interesse an daten‑ und KI‑gestützter Betrugsabwehr