AI in de verzekeringssector: van risicoscoring tot schadeafhandeling

Nee. Machine learning lijkt soms voorbehouden aan bedrijven als Google of Amazon, maar wij bouwen oplossingen die waarde opleveren voor verzekeraars van elke omvang, te beginnen met de toepassingen die uw data vandaag al kan ondersteunen.

Ja. Voor een verzekeraar in het medische en zorgdomein bouwden we een neuraal-netwerkmodel op vijf jaar historische medische data om het risico op economisch verlies te schatten. Het presteerde aanzienlijk beter dan statistische benaderingen en de klant gebruikte het om het prijsbeleid te optimaliseren.

Een deep learning-model analyseert telematicadata van de telefoon van de bestuurder, herkent of de gebruiker rijdt of passagier is en volgt gedrag zoals te hard rijden, onnodig accelereren en hard remmen. Elke rit krijgt een score, die leidt tot een persoonlijke korting en adviezen voor veilig rijden.

Veel verzekeraars zitten in dezelfde situatie. We beginnen met een beoordeling van toepassingen en de voorbereiding van data, en bouwen daarna modellen die integreren met uw bestaande systemen. Zo groeit de infrastructuur mee met aangetoonde waarde in plaats van erop vooruit te lopen.

Wij bouwen validatiekaders die meerdere benaderingen objectief vergelijken en volgen een projectlevenscyclus waarin elke fase doelen en kwaliteitscriteria heeft waaraan moet zijn voldaan voordat de volgende fase begint.