Es besteht ein zunehmendes Interesse an Betrugsdetektionsmethoden, getrieben durch neue Vorschriften sowie durch die mit Betrug verbundenen finanziellen Verluste. Eine der modernsten Ansätze zur Betrugsbekämpfung ist die Netzwerkanalyse. Die Netzwerkanalyse nutzt die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Entitäten, um komplexe Muster zu erkennen, die auf Betrug hindeuten. Allerdings wurde die Netzwerkanalyse erst kürzlich in der Versicherungsmathematikliteratur für die Betrugsdetektion eingesetzt. Obwohl sie großes Potenzial zeigt, werden viele Netzwerkmethode bislang noch nicht angewandt. Dieser Artikel erweitert die Literatur auf zwei Hauptweisen. Erstens überprüfen und wenden wir mehrere Methoden im Kontext der Versicherungsbetrugserkennung an und bewerten ihre Vorhersagekraft gegeneinander. Zweitens analysieren wir den zusätzlichen Wert von Netzwerkmerkmalen gegenüber intrinsischen Merkmalen zur Betrugsdetektion. Wir schließen daraus, dass (1) komplexe Methoden nicht notwendigerweise bessere Ergebnisse liefern als einfache Netzwerkmuster und dass (2) die Netzwerkanalyse dazu beiträgt, unterschiedliche Betrugsmuster zu erkennen, im Vergleich zu Modellen, die ausschließlich auf claim-spezifischen Merkmalen trainiert wurden.