Verzekeringen

AI in verzekeringen: minder fraude, meer actieve portefeuille.

Verzekeraars, tussenpersonen en onderlinges beheren enorme volumes aan documenten, schades en verlengingen met teams die niet meeschalen. AI vervangt de actuaris of schadebehandelaar niet — het verkort de mechanische tijd, zodat zij hun expertise inzetten waar het er echt toe doet.

Plan een gratis call Bekijk AI-advies

Actief voor verzekeraars en tussenpersonen in heel Spanje · Compliance by design

De uitdaging

In verzekeringen gaat marge verloren aan frictie, fraude en stil verloop in de portefeuille.

Elke frauduleuze schade die te laat wordt ontdekt, elke verlenging die verloren gaat omdat niemand op tijd belde, elke herhaalde vraag die een uur van een medewerker kost — het zijn meetbare verliezen die over het jaar optellen. De data om ze te voorkomen is er al: in het CRM, de schadehistorie en de polisgegevens.

  • Trage, handmatige acceptatie

    Premiestelling waarvoor documenten handmatig moeten worden doorgenomen, meerdere databronnen moeten worden vergeleken en op interne validatie moet worden gewacht. De klant wacht dagen op een offerte die in minuten klaar had kunnen zijn.

  • Schadefraude die moeilijk te ontdekken is

    Fraudepatronen die pas zichtbaar worden als je honderden dossiers analyseert — afwijkingen in data, bedragen, steeds terugkerende garages of artsen. Zonder model wordt elk dossier los beoordeeld.

  • Verlengingen die stilletjes verloren gaan

    Polissen die aflopen zonder proactief contact, of met generieke berichten die de historie van de klant negeren. Verloop komt niet als een golf — het komt één voor één.

  • Klantenservice die pieken niet aankan

    Stormweken of verlengingscampagnes: het callcenter loopt vast, wachttijden schieten omhoog, de NPS daalt. Meer medewerkers schaalt niet — automatisering wel.

Use cases

Waar AI de combined ratio van een verzekeraar verbetert

Vijf toepassingen met aantoonbare ROI binnen 12 maanden. In elke case blijft het professionele oordeel (actuaris, schadebehandelaar, adviseur) behouden waar het waarde toevoegt — AI neemt het mechanische volume voor zijn rekening.

  • 01

    Ondersteunde acceptatie en premiestelling

    Het systeem haalt automatisch gegevens van de aanvrager uit documenten en externe bronnen, vult het acceptatieformulier vooraf in, past de regels van de maatschappij toe en stelt binnen seconden een premie voor. De acceptant valideert en sluit af — zonder bij nul te beginnen.

    Wat er verandert

    Offertetijd voor particuliere verzekeringen teruggebracht van uren naar minuten. Meer acceptatiecapaciteit zonder extra personeel.

  • 02

    Fraudedetectie bij schades

    Een model dat elke nieuwe schade scoort tegen historische fraudepatronen: frequentie, afwijkende bedragen, steeds terugkerende herstellers of zorgverleners, inconsistenties in verklaringen. Verdachte dossiers worden vóór uitbetaling gemarkeerd voor onderzoek.

    Wat er verandert

    Het percentage ontdekte fraude stijgt 30-50% ten opzichte van alleen handmatige controle. De voorkomen frauduleuze uitbetalingen dekken binnen enkele maanden de projectkosten.

  • 03

    Proactieve verlenging en klantbehoud

    Een model voor opzegkans dat polissen met een hoog risico op niet-verlenging 60-90 dagen vóór de vervaldatum signaleert. Het salesteam krijgt dagelijks een geprioriteerde lijst met de waarschijnlijke reden en de aanbevolen boodschap om de klant te behouden.

    Wat er verandert

    Het behoudpercentage stijgt 4-8 procentpunten in het deel van de portefeuille waar het wordt toegepast. Directe ROI in behouden premie tegenover de kosten van een nieuwe polis werven.

  • 04

    24/7 conversationele klantenservice

    Een assistent op web, app en WhatsApp die vragen over dekking beantwoordt, schades meldt, documenten opvraagt en de status volgt — zonder wachttijden of kantoortijden. Verbindt door met een medewerker als er oordeel of onderhandeling nodig is.

    Wat er verandert

    50-65% minder repetitieve contacten in het callcenter. Hogere tevredenheid bij verzekerden door direct antwoord. Medewerkers vrij voor complexe schades.

  • 05

    Extractie en classificatie van documenten

    Pijplijnen die polissen, schadeformulieren, medische rapporten en expertiserapporten automatisch verwerken: gestructureerde gegevens extraheren, het type schade classificeren en naar de juiste afdeling doorsturen. Geen handmatige invoer, geen handmatig sorteren.

    Wat er verandert

    Tijd voor het openen en routeren van schades teruggebracht van uren naar minuten. Classificatiefouten en verkeerd gearchiveerde documenten dalen tot bijna nul.

Onze aanpak

Bovenop je bestaande kernsysteem. Geen migratie.

We werken met toonaangevende verzekeringsplatforms (Guidewire, Duck Creek, Salesforce Financial Services, eigen systemen) via API of directe integratie. De AI-laag wordt erbovenop gekoppeld — zonder gecertificeerde actuariële of regelgevende processen aan te raken.

  • Kansendiagnose

    2-3 weken

    Audit van de kernprocessen: acceptatie, schade, verlenging en service. We bepalen de 2-3 use cases met de beste ROI voor jouw branches en volume.

    • Analyse van volumes en doorlooptijden per proces
    • Review van datakwaliteit en toegankelijkheid
    • Catalogus van use cases geprioriteerd op impact
    • ROI-raming over 12 maanden

  • Pilot met één case

    8-12 weken

    End-to-end implementatie van fraudedetectie, ondersteunde acceptatie of klantbehoud binnen een afgebakende branche of omgeving.

    • Datapijplijn vanuit bestaande bronnen
    • Model getraind op de eigen historie
    • Integratie met het schade- of polisbeheersysteem
    • Resultatendashboard voor het technische team en het management
    • Impactmeting gedurende 8 weken na de livegang

  • Verzekeringsplatform

    5-8 maanden

    Voor maatschappijen die AI over meerdere processen willen samenbrengen: fraude, acceptatie, klantbehoud en service op één gemeenschappelijke architectuur.

    • Eén gezamenlijke data-architectuur per branche
    • Meerdere modellen die van elkaar leren
    • Integratie met regelgevende en verplichte rapportages
    • Doorlopend onderhoud, hertraining en ontwikkeling van nieuwe use cases

Resultaten

Wat er na 6-12 maanden verandert bij de verzekeraar

  • 30-50% betere fraudedetectie dan bij handmatige controle — met volledige traceerbaarheid van elke melding.
  • Offertetijd voor particuliere verzekeringen van uren naar minuten, zonder het acceptatieteam uit te breiden.
  • Behoudpercentage 4-8 punten hoger — de behouden premie dekt in het eerste jaar de projectkosten.
  • Het callcenter verwerkt 50-65% minder repetitieve contacten — medewerkers gefocust op complexe schades.
  • Geautomatiseerd openen en routeren van schades: minder fouten, snellere afhandeling, betere ervaring voor verzekerden.
  • Model voor opzegkans actief 60-90 dagen vóór de vervaldatum — tijd om te handelen, niet om te reageren.

Gratis resource

De AI Readiness Checklist.

De 12 vragen die we aan het begin van elk project stellen om te vinden waar AI de meeste impact heeft. We mailen hem je toe.

Ontvang de checklist

FAQ

Wat technisch en operationeel directeuren vragen

  • Voldoet het aan Solvency II en de AVG?

    Compliance is een ontwerpeis, geen bijzaak. We werken onder getekende verwerkersovereenkomsten, met modellen die hun beslissingen documenteren (uitlegbaarheid is verplicht bij krediet en verzekeringen) en zonder de afgesproken dataomgeving te verlaten. De architectuur is vanaf dag één compatibel met Solvency II.

  • Kan het fraudemodel zich vergissen?

    Ja. Daarom is de output een risicoscore met de factoren die hem verklaren — geen binaire beslissing. De fraudeonderzoeker beslist of er wordt onderzocht of uitbetaald. Wat het model doet, is prioriteren wat moet worden gecontroleerd, zodat geen verdacht dossier tussen honderden normale schades doorglipt.

  • Werkt het met ons kernsysteem?

    We werken met de toonaangevende platforms op de markt (Guidewire, Duck Creek, eigen systemen, Salesforce FSC). Integratie hoort bij de scope van het project — je hoeft geen systeem te vervangen om te beginnen.

  • Wat kost het om te beginnen?

    Diagnose: € 6.000-12.000. Pilot met één use case (fraude, acceptatie of klantbehoud): € 35.000-70.000, afhankelijk van branche en volume. Platform met meerdere cases: € 100.000-200.000+ over meerdere maanden. De ROI uit ontdekte fraude of behouden premie dekt de pilot doorgaans binnen 12 maanden.

  • En als de kwaliteit van onze historische data slecht is?

    Dat is de meest voorkomende situatie. De eerste audit laat zien welke datahefboom als eerste moet worden aangepakt. In veel verzekeringsprojecten bestaan de eerste maanden uit het samenvoegen en opschonen van data — en dat wordt vooraf begroot, niet als verrassing.

Wil je zien welke use cases passen bij jouw maatschappij?

Een call van 30 minuten over je branches, schadevolume en distributiemix. Je gaat weg met 2-3 geprioriteerde cases en een indicatie van de investering en de verwachte ROI.

Plan een call Bekijk AI-advies