“Technologie bouwen gaat snel”, stelt Loes Andringa, partner en lead Insurance Sector bij EY. “Binnen een maand kun je een AI-agent neerzetten. Maar écht goed inbouwen in je primaire proces kost maanden van testen en valideren.”
Nuttige toepassingen, maar…
Verzekeraars verkennen momenteel diverse AI-toepassingen. Bijvoorbeeld het omzetten van een schademeldingsgesprek in een concrete schaderegistratie in het systeem. Of het samenvatten en interpreteren van polisvoorwaarden in de context van een specifieke claim. Andere voorbeelden zijn fraudedetectie op basis van patroonherkenning, het inlezen en samenvatten van schadedocumenten en chatbots voor eerstelijns klantcontact.
Wat wij bepleiten, is dat je met AI je proces opnieuw uitvindt, end-to-end”
“Allemaal nuttige toepassingen”, beaamt collega Paul van der Waaij, partner insurance Technology bij EY. “Alleen optimaliseren ze stuk voor stuk een klein onderdeel van het grotere proces. Dat levert misschien 20 of 30 procent efficiencywinst op. Echter, de samenhang ontbreekt. Er zijn tussen die onderdelen nog veel handmatige handelingen nodig. Wat wij bepleiten, is dat je met AI je proces opnieuw uitvindt, end-to-end. Dan zijn efficiencyverbeteringen van 60 tot 80 procent mogelijk.”
Lees ook: Digitalisering bepalend voor ambities verzekeringsbedrijven
Nederland geen koploper
Hij refereert aan praktijkvoorbeelden van internationale koplopers. Die bevinden zich niet in Nederland maar in bijvoorbeeld het Verenigd Koninkrijk of Frankrijk. “Partijen daar bouwen hun bedrijf op een volledig nieuwe IT-basis. Gedigitaliseerde processen draaien op flexibele, composable systemen.” Hij wijst als voorbeeld op Esure. “Het verschil zit niet in de tools, maar in de architectuur eromheen.”
Twee routes
Er zijn grofweg twee wegen naar een AI-gedreven organisatie. Een greenfield, oftewel een nieuwe entiteit, die los van bestaande processen gaat werken op basis van ‘AI first’. Of stapsgewijze transformatie vanuit de bestaande situatie. Voor beide richtingen geldt dat er een heldere eindvisie moet zijn. “Experimenteren met AI-toepassingen moet in dienst staan van het gewenste toekomstscenario”, adviseert Andringa. “In het besef dat de stip beweegt: AI ontwikkelt zich namelijk elke dag.”
Flexibiliteit harde voorwaarde
Frank Wille, CEO van technologieplatform Novulo, benadrukt dat die toekomstvisie niet begint bij technologie, maar bij een strategie. Waarin wil je als organisatie uitblinken? In klantgerichtheid, snelheid, risicobeheersing? Die keuzes bepalen welke processen je opnieuw moet ontwerpen en waar AI daadwerkelijk het verschil maakt.”
Daarbij is flexibiliteit in de IT-architectuur geen nice-to-have, maar een randvoorwaarde. “Een composable platform stelt organisaties in staat AI-oplossingen te integreren, te vervangen of zelf te bouwen, zonder telkens het kernsysteem aan te passen”, aldus Wille. “Dat is essentieel. Want wat vandaag de beste oplossing is, kan morgen alweer achterhaald zijn. Zonder die flexibiliteit, lopen AI-ambities vast in de beperkingen van een bestaande landschap.”
Agentic shopping
“De ontwikkelingen gaan onvoorstelbaar snel”, zo valt Van der Waaij hem bij. “Je moet ook rekening houden met externe invloeden, zoals nieuwe toepassingen én de wijze waarop mensen daarmee omgaan. Ook fraudeurs en hackers krijgen steeds geavanceerdere middelen tot hun beschikking.”
“Daarnaast gaan klanten AI-agents inzetten om claims geoptimaliseerd in te dienen, of om er verzekeringen mee te vergelijken.” Dat laatste noemt hij agentic shopping: een consument of ondernemer die zijn persoonlijke AI-assistent opdracht geeft de beste dekking te zoeken. “Als veel mensen dat gaan doen en jouw interfaces zijn daar onvoldoende op ingericht, krijg je simpelweg geen nieuwe business meer.”
Drie AI-voorwaarden
Welke route een verzekeraar ook kiest, drie voorwaarden zijn onmisbaar. Allereerst is dat volledige traceerbaarheid: voor zowel toezichthouders als klanten moet elke AI-actie uitlegbaar en herleidbaar zijn. Ten tweede proceslogica: AI functioneert alleen betrouwbaar als processen helder zijn vastgelegd. En tot slot een gedeelde betekenislaag: systemen en data die dezelfde taal spreken en dezelfde definities en context delen.
Andere vaardigheden gevraagd
Bovendien hebben medewerkers andere vaardigheden nodig, voorziet Andringa. “De claimbehandelaar behandelt straks geen individuele claims meer. Die handelen AI-agents grotendeels af. De rol verschuift naar procescontroleur: bewaken of de flow klopt, uitval beoordelen en het model voeden met feedback zodat het blijft leren. Dat vraagt andere skills, zoals meer digitale geletterdheid. En een cultuur waarin AI als hulpmiddel wordt omarmd en niet als bedreiging.”
Ze benadrukt dat AI niet zaligmakend is. “Maar organisaties moeten er wel iets mee. De winnaars zijn niet de partijen die het meest met AI experimenteren, maar partijen die nu de juiste ontwerpkeuzes maken.”
