Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen, nach Lösungstyp (beschreibende, prädiktive Analysen und präskriptive Analysen), nach Anwendung (Versicherungsansprüche, Zahlungsintegrität, Anbieterbetrug und Identitätsanalyse, Mitgliederberechtigung und Identitätsbetrug und andere), nach Bereitstellung (Cloud-basiert und vor Ort/Hybrid), nach Endbenutzer (private Zahler und PBMs, staatliche Zahler, TPAs und selbstversicherte Arbeitgeber, SIUs). / Analysedienstleister und andere) und regionale Prognose bis 2034

Die Größe des Marktes für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen wurde im Jahr 2025 auf 4,00 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 4,63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 15,20 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 16,0 % aufweisen.

Es wird erwartet, dass der Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen aufgrund der steigenden Zahl von Krankenversicherungsansprüchen und der anschließenden Zunahme von Betrugsfällen ein deutliches Wachstum verzeichnen wird.  Darüber hinaus festigt das Wachstum der Medicaid-Dienste durch die Bundesregierung auch die steigende Nachfrage nach Betrugsanalysen, um sicherzustellen, dass berechtigte Personen betreut werden. Die Auswirkungen sozialer Medien auf das Gesundheitswesen erstrecken sich auch auf betrügerische Aktivitäten, wobei gefälschte Behauptungen und Identitätsdiebstahl eine große Nachfrage nach Lösungen zur Betrugsanalyse im Gesundheitswesen darstellen.

Angesichts dieser hohen Nachfrage bringen viele wichtige Unternehmen innovative Lösungen auf den Markt, um Kostenträger im Gesundheitswesen vor betrügerischen Aktivitäten zu schützen und bargeldlose Transaktionen zu fördern.

• Im Juni 2025 brachte Alivia Analytics beispielsweise Alivia 360 auf den Markt, seine einheitliche Plattform zur Erkennung von Betrug, Verschwendung und Missbrauch (FWA) vor und nach der Zahlung bei Kostenträgern im Gesundheitswesen. Ziel der Entwicklung ist es, Regierungsbehörden dabei zu helfen, früher zu handeln und missbräuchliche Zahlungen bereits im Vorfeld zu verhindern.

Darüber hinaus trugen strategische Kooperationen, neue Produkteinführungen und wichtige Akquisitionen dazu bei, das Produktangebot wichtiger Unternehmen zu diversifizieren und ihre Marktposition zu stärken.

Markttreiber für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen

Steigender Bedarf an Betrugsprävention zur Förderung des Marktwachstums

Der Hauptfaktor für das globale Marktwachstum ist die zunehmende Häufigkeit von Betrug im Gesundheitswesen, die die Nachfrage ankurbelt. Da Fälle von Betrug im Gesundheitswesen zunehmen, besteht für Kostenträger und staatliche Programme das Risiko, dass durch überhöhte oder medizinisch unnötige Ansprüche finanzielle Verluste entstehen, was sich direkt auf die Betriebsmargen und Erstattungsbudgets auswirkt. Die zunehmende Zahl an Betrugsversuchen führt auch dazu, dass manuelle Prüfungen weniger effektiv sind. Dies steigert die Nachfrage nach Betrugsanalysetools, die große Datensätze schnell scannen, Ausreißer identifizieren und Fälle mit hohem Risiko für die Untersuchung priorisieren können.

• Beispielsweise berichtete das US-Justizministerium im Juni 2025, dass der National Health Care Fraud Takedown dazu geführt habe, dass 324 Angeklagte wegen angeblicher Verluste in Höhe von über 1 Milliarde US-Dollar angeklagt wurden. Wenn Betrug in diesem Ausmaß stattfindet, kann die manuelle Überprüfung nicht mithalten. Zahler und Regierungsprogramme benötigen digitale Betrugsanalyselösungen, um große Datenmengen zu scannen und so das Marktwachstum voranzutreiben.

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Laut dem im Asian Journal of Management and Commerce im Jahr 2021 veröffentlichten Artikel mit dem Titel „Analyse neu auftretender Betrugsfälle in der Gesundheitsbranche und ihre Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit“ wurde eine Studie in rund 50 Krankenhäusern in Indien durchgeführt und über mehr als 20 Betrugsfälle bei biomedizinischen Abfällen gemeldet.

Marktbeschränkung für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen

Hohe Implementierungskosten stellen eine Herausforderung für die Einführung dar und behindern das Marktwachstum

Hohe Implementierungskosten stellen ein großes Hemmnis auf dem Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen dar. Unternehmen müssen mehrere Datenquellen wie Schadensansprüche, Berechtigungsnachweise, Anbieterdateien, Apothekenunterlagen und klinische Unterlagen integrieren, diese Daten bereinigen und standardisieren und dann die Modelle anpassen, um sie an lokale Abrechnungsregeln und Betrugsmuster anzupassen. Solch komplexe Arbeitsabläufe erfordern IT-Zeit und qualifizierte Analyseressourcen, was die Vorabausgaben erhöht und die Bereitstellungszeitpläne verlängert.

Darüber hinaus müssen Betrugsmodelle kontinuierlich überwacht und aktualisiert werden, um auch bei sich weiterentwickelnden Betrugsplänen wirksam zu bleiben, was zu höheren Betriebskosten führt. Infolgedessen verzögern kleinere Kostenträger und mittelgroße Anbieter möglicherweise die Einführung oder entscheiden sich für Implementierungen mit begrenztem Umfang, was das Gesamtmarktwachstum verlangsamt.

• Ramam Tech berichtete beispielsweise, dass Betrugserkennungssoftware auf Unternehmensebene etwa 150.000 bis 500.000 US-Dollar kostet. Solch hohe Kosten behindern das Marktwachstum.

Marktchancen für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen

Verbesserung der Zahlungsintegrität im Gesundheitswesen durch den Einsatz von KI, um lukrative Marktwachstumschancen zu bieten

Die Verbesserung der Zahlungsintegrität durch innovative Technologien wie KI, ML und Blockchain bietet eine solide Wachstumschance. Kostenträger im Gesundheitswesen und staatliche Programme stehen unter ständigem Druck, unnötige Ausgaben zu reduzieren und gleichzeitig berechtigte Ansprüche schnell zu begleichen. KI kann große Mengen an Ansprüchen und klinischen Daten analysieren, um ungewöhnliche Abrechnungsmuster, Anbieter mit hohem Risiko, doppelte oder überhöhte Gebühren und medizinisch unnötige Leistungen effektiver zu erkennen. Auch die KI verbessert sich im Laufe der Zeit, da sie aus neuen Betrugstaktiken und dem Feedback der Ermittler lernt, wodurch die Erkennung genauer und skalierbarer wird. Infolgedessen sind Zahler zunehmend bereit, in KI-gestützte Zahlungsintegritätsprogramme zu investieren, um Margen zu schützen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und eine messbare Reduzierung unzulässiger Zahlungen nachzuweisen. Viele wichtige Unternehmen konzentrieren sich auf die Einführung neuer Produkte in diesem Segment und prüfen dessen Wachstumspotenzial.

• Beispielsweise brachte SAS Institute Inc. im Juni 2025 eine neue KI-Lösung auf den Markt – SAS Health Cost of Care Analytics, die sich an Kostenträger und Anbieter im Gesundheitswesen richtete, um eine effektive Entscheidungsfindung über Qualität und Kosten der Pflege zu unterstützen. Die Zahlungsintegritätsmodelle bieten Funktionen zur Behebung von Problemen mit Abrechnungsfehlern im Gesundheitswesen und Diskrepanzen bei Ansprüchen, zur Erkennung von Betrug und zur Verhinderung unzulässiger Ansprüche.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Wichtige Branchenentwicklungen
• Überblick: Fortschritte in der Betrugsanalyse im Gesundheitswesen
• Neue Produkteinführungen durch Schlüsselakteure

Analyse nach Lösungstyp

Basierend auf dem Lösungstyp ist der globale Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen in deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen unterteilt.

Unter diesen wird die deskriptive Analytik voraussichtlich einen bedeutenden Marktanteil halten. Deskriptive Analysen sind einfach zu implementieren und liefern schnelle Ergebnisse. Es hilft, ungewöhnliche Rechnungsspitzen, doppelte Ansprüche und andere Anomalien zu überwachen. Beschreibende Tools lassen sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und sorgen für schnelle Transparenz bei reduzierter Komplexität. Diese Vorteile werden das Segmentwachstum vorantreiben.

• SAS Institute Inc., Cotiviti, Inc. und IBM gehören zu den führenden Unternehmen, die deskriptive Lösungen für die Betrugsanalyse im Gesundheitswesen anbieten.

Analyse nach Anwendung

Je nach Anwendung ist der Markt in Versicherungsansprüche, Zahlungsintegrität, Anbieterbetrug und Identitätsanalyse, Mitgliederberechtigung und Identitätsbetrug und andere unterteilt.

Bei Anwendungen dürfte die Zahlungsintegrität den Markt dominieren, da sie von Patienten in großem Umfang genutzt wird. Sie reduzieren unnötige Ausgaben und schützen die Margen. Mithilfe der Vorauszahlungsanalyse können verdächtige Ansprüche vor der Zahlung gestoppt werden, während die Nachzahlungsanalyse dazu beiträgt, Überzahlungen später zu erkennen und zurückzufordern. Es hat messbare finanzielle Auswirkungen auf den Betrieb, macht es zu einer Priorität für den Kostenträger und treibt das Segmentwachstum voran. Aufgrund seiner strategischen Bedeutung investieren wichtige Unternehmen erheblich, um in diesem Segment neue Produkte voranzutreiben und auf den Markt zu bringen.

• Beispielsweise hat HealthEdge im April 2025 die fortschrittliche Plattform für künstliche Intelligenz (KI) von Gynisus in die führende Zahlungsintegritätslösung HealthEdge Source integriert. Diese Verbesserung machte die Agenten-KI über HealthEdge Source vollständig zugänglich und brachte die zahlerzentrierte Automatisierung unter einem Dach.

Analyse nach Bereitstellung

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in Cloud-basiert und On-Premise/Hybrid unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Cloud-basierte Segment den Markt dominieren wird. Die Dominanz des Segments wird auf verbesserte Cybersicherheits- und Skalierbarkeitsmöglichkeiten zurückgeführt. Mit der zunehmenden Einführung von EHRs und der Digitalisierung der Schadensbearbeitung hat auch das Volumen cloudbasierter Schadensfälle zugenommen. Aufgrund dieser Faktoren beteiligen sich wichtige Unternehmen an strategischen Partnerschaften zur Entwicklung neuer Produkte in diesem Segment und verstärken so die Dominanz des Segments.

• Beispielsweise arbeitete Teradata im Mai 2023 mit FICO, dem Anbieter von Analysesoftware, zusammen, um integrierte, cloudbasierte Analyselösungen für Echtzeit-Zahlungsbetrug, Versicherungsansprüche und Lieferkettenoptimierung auf den Markt zu bringen. Es wird erwartet, dass diese Faktoren das Segmentwachstum vorantreiben.

Analyse durch Endbenutzer

Nach Endbenutzern ist der Markt in private Zahler und PBMs, staatliche Zahler, TPAs ​​und selbstversicherte Arbeitgeber, SIUs/Analysedienstleister und andere unterteilt.

Es wird erwartet, dass private Akteure und PBMs einen führenden Anteil am Weltmarkt halten. Der hohe Anteil wird dem Segment zugeschrieben, da es große Schadenvolumina abwickelt und einem ständigen Druck zur Kostenkontrolle ausgesetzt ist. Sie haben auch starke geschäftliche Anreize, Betrug, Verschwendung und Abrechnungsfehler zu reduzieren, die Rentabilität zu schützen und die Prämien wettbewerbsfähig zu halten. Die starke Netzwerkbasis dieser Endbenutzer unterstützt das Marktwachstum zusätzlich. Führende Akteure unterstreichen ihr Potenzial und konzentrieren sich auf die technologische Weiterentwicklung dieser Lösungen, um die Zahler zu stärken.

• Beispielsweise sammelte Codoxo im Dezember 2025 Investitionen in Höhe von 35,0 Millionen US-Dollar, um den Einsatz von Gen AI bei Point Zero zu beschleunigen und die Zahler zu stärken. Es wird erwartet, dass solche Entwicklungen das Segmentwachstum vorantreiben werden.

Regionale Analyse

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Nach Regionen ist der Markt in Europa, Nordamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Auf Nordamerika entfielen im Jahr 2025 etwa 55 % des weltweiten Marktes für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen. Die Region hat einen erheblichen Marktanteil, da Betrug im Gesundheitswesen und unzulässige Zahlungen in der Region große Probleme darstellen. Umfangreiche staatliche Durchsetzungsmaßnahmen und laufende Betrugsfälle sorgen dafür, dass die Betrugsprävention ganz oben auf der Prioritätenliste steht, was Kostenträger dazu drängt, in Analyselösungen zu investieren.

Darüber hinaus starten Regulierungsbehörden strategische Initiativen, um Betrugsfälle einzudämmen und ihr Angebot an Analyselösungen zu verbessern.

• Beispielsweise startete die Canadian Life and Health Insurance Association im Februar 2022 eine Brancheninitiative, um Schadensdaten zu bündeln und fortschrittliche Tools der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die Erkennung und Untersuchung von Leistungsbetrug zu verbessern. Solche Entwicklungen treiben das Marktwachstum in der Region voran.

Es wird erwartet, dass Europa im Prognosezeitraum aufgrund der steigenden Nachfrage mit einer erheblichen jährlichen Wachstumsrate wachsen wird, da die Gesundheitssysteme immer digitaler und datengesteuerter werden und die Regierungen die Verwaltung und den Austausch von Gesundheitsdaten stärken. Der Bedarf an sicheren Datenplattformen und Analysefunktionen in allen Gesundheitssystemen steigt. Darüber hinaus bauen nationale Behörden wie die britische NHS Counter Fraud Authority ihre Betrugsbekämpfungsprogramme und -messungen weiter aus, was die stetige Nachfrage nach Tools zur Betrugserkennung und -prävention unterstützt.

Diese Faktoren haben strategische Partnerschaften zwischen wichtigen Akteuren in der Region gefördert.

• Beispielsweise implementierte Kyndryl im Juni 2023 eine Reihe von Technologiedienstleistungen für ClaimSearch Israel Ltd., eine Tochtergesellschaft von Verisk, dem offiziellen Betreiber der Betrugserkennungsdatenbank für den israelischen Markt für gesetzliche Krankenversicherungen.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum mit einer stabilen jährlichen Wachstumsrate wächst.  Die großen öffentlichen und privaten Gesundheitsprogramme erweitern den Versicherungsschutz und das Schadensvolumen, was das Risiko von Missbrauch und falscher Abrechnung erhöht. Da die Systeme immer ausgefeilter werden, entwickeln Regierungen strukturierte Betrugsbekämpfungssysteme und nutzen Technologien zur Betrugserkennung. Darüber hinaus entwickelt sich die Region zu einem Zentrum für IT-Dienstleistungen im Gesundheitswesen, was die Einführung neuer Produkte fördert und das Wachstum vorantreibt.

• Beispielsweise hat MediBuddy, eine digitale Gesundheitsplattform in Indien, im August 2024 sein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem „Sherlock“ für Erstattungsansprüche im Gesundheitswesen eingeführt. Die Plattform nutzte die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Technologien, darunter künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Datenanalyse, um betrügerische Ansprüche in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern – solche Entwicklungen treiben das Wachstum der Region voran.

Schlüsselakteure abgedeckt

Der globale Markt für Betrugsanalysen im Gesundheitswesen ist halbkonsolidiert, wobei einige wenige Akteure einen bedeutenden Marktanteil erobern.

Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure.

• SAS Institute Inc. (USA)
• Optum, Inc. (USA)
• Cotiviti, Inc.  (USA)
• LexisNexis Risk Solutions (USA)
• IBM (USA)
• ExlService Holdings, Inc. (USA)
• Conduent Incorporated. (UNS.)
• FICO (USA)
• Experian Information Solutions, Inc. (USA)
• Pondera (Russland)

Wichtige Branchenentwicklungen

• November 2024: HealthEdge ist eine Partnerschaft mit Codoxo eingegangen, um deren jeweilige End-to-End-Zahlungsintegritätsprozesse durch den Einsatz von HealthEdge SourceTM in Verbindung mit der GenAI-gesteuerten Unified Cost Containment Platform von Codoxo zu verbessern. Ziel der Entwicklung war es, die Datenintegrität zu verbessern und die Time-to-Value zu beschleunigen. Die einheitliche Kostendämpfungsplattform von Codoxo umfasste KI- und GenAI-gestützte Anbieterschulung, Data Mining, Überprüfung von Krankenakten und komplexen Diagrammen, Einhaltung medizinischer Richtlinien und Anbieterverträge, Betrug, Verschwendung und Missbrauch sowie Prüfung und Fallmanagement.
• November 2024: Cotiviti führt 360 Pattern Review ein, einen leistungsstarken, vollständig verwalteten Dienst, der die Prävention von Betrug, Verschwendung und Missbrauch (FWA) im Voraus mit einer Nachzahlungsprüfung kombiniert, um eine echte FWA-Prävention und -Verwaltung über den gesamten Schadenszahlungszyklus hinweg zu ermöglichen.