AI in de verzekeringssector: voordelen, uitdagingen en inzichten

Wat is AI in de verzekeringssector?

De verzekeringsindustrie is een van de meest data-rijke sectoren. Het is dan ook niet verrassend dat het potentieel van AI in verzekeringen enorm is. Het opent de deur naar nieuwe winst in operationele efficiëntie, een betere klantervaring en versterkte besluitvorming.

Na de COVID-19-pandemie zijn de prioriteiten van verzekeringsklanten veranderd: de vraag verschuift naar meer on-demand en gepersonaliseerde diensten. In deze context zijn next-gen AI-tools cruciaal voor verzekeraars om diensten te bieden die aansluiten op de behoeften van klanten.

Een momentopname van de verzekeringssector. Bron. DataCamp

Met dit veranderende paradigma zijn verzekeraars begonnen aan een traject van ingrijpende veranderingen, waarbij investeren in nieuwe technologieën, zoals machine learning en generatieve AI, de sleutel is om winst te stimuleren en te overleven in een voortdurend veranderend competitief landschap. Zoals Sudaman Thoppan Mohanchandralal uitlegt in de DataFramed-podcast:

Toch is het, als opkomende technologie, voor AI-specialisten bij verzekeraars een uitdagende taak om te bepalen waar en hoe AI-oplossingen goed geïmplementeerd kunnen worden. Laten we de belangrijkste AI-technologieën analyseren die verzekeren transformeren.

Belangrijke AI-technologieën die verzekeren veranderen

We kunnen twee kerntechnologieën uitlichten die verzekeren snel hervormen: machine learning—dat de afgelopen twee decennia al veel is gebruikt door verzekeraars—en recenter generatieve AI-oplossingen.  

• Traditionele AI en machine learning. In de afgelopen decennia hebben verzekeraars machinelearning-oplossingen ingezet om hun voorspellende analysecapaciteiten te vergroten. Machinelearningmodellen zijn cruciaal in gebieden zoals fraudedetectie bij schadeclaims, het verbeteren van klantbehoud en het optimaliseren van prijzen in tijdreeksen. Tegelijkertijd ligt machine learning ten grondslag aan de natural language processing (NLP)-mogelijkheden van moderne chatbots die verzekeraars inzetten voor klantenservice. Je kunt meer lezen over het belang van data science en machine learning in verzekeringen in een apart DataCamp-artikel.
• Generatieve AI. Hoewel traditionele AI en machine learning een belangrijke rol blijven spelen in de vele dagelijkse routines van verzekeraars, is generatieve AI zonder twijfel de volgende grote stap. Generatieve AI-tools, zoals ChatGPT, staan op het punt de verzekeringssector te revolutioneren door gepersonaliseerde verzekeringsproducten te verbeteren, de klantervaring te verhogen en marketingstrategieën te herdefiniëren. 

Als je nieuw bent in generatieve AI en machine learning, is onze AI Fundamentals Skill Track een uitstekende start om aan de slag te gaan met de meest waardevolle en revolutionaire technologie van vandaag. 

Toepassingen van AI in verzekeringen in verschillende sectoren

AI speelt een cruciale rol in verzekeringen, ongeacht het type bedrijf. In deze sectie behandelen we de meest populaire toepassingen in traditionele verzekeringsvormen: zorgverzekeringen, autoverzekeringen en levensverzekeringen.

AI in zorgverzekeringen

Zorgverzekeringen dekken de medische kosten van de verzekerde als gevolg van ziekte of letsel. Verzekeraars in deze sector gebruiken AI om de prijsstelling van verzekeringsplannen te optimaliseren, ook wel risicopremiemodellering genoemd. 

Door gebruik te maken van voorspellende analyses kunnen verzekeraars met ongekende nauwkeurigheid het risicoprofiel van klanten inschatten, wat essentieel is om competitieve prijzen aan individuen te bieden. Zo is het begrijpen en voorspellen van toekomstige ziektes met AI cruciaal voor portefeuilleoptimalisatie en prijsstelling. 

Hoewel het voorspellen van complexe fenomenen zoals de COVID-19-pandemie een uitdaging is, stelt het begrijpen en voorspellen van gezondheidsuitkomsten verzekeraars in staat hun diensten te prioriteren en te personaliseren.

Een goed voorbeeld van AI-gedreven initiatieven in zorgverzekeringen is Wisedocs, een platform dat AI gebruikt om lange medische dossiers automatisch te beoordelen, analyseren en samenvatten, wat tot 30% van de tijd bespaart ten opzichte van handmatig werk. Zoals oprichter en CEO Connor Atchison het verwoordt:

AI in autoverzekeringen

Autoverzekeringen beschermen verzekerden tegen financiële verliezen in geval van een auto-ongeluk of diefstal. Verzekeraars wereldwijd verkennen de mogelijkheden van data en AI om het autoverzekeringsbedrijf te verbeteren. 

Een van de meest illustratieve use-cases is de beoordeling van het risicoprofiel van bestuurders. Machine learning- en deep learning-modellen worden gebruikt om fijnmazige klantcategorieën te maken op basis van data, zoals hun rijhistorie, het type auto dat ze rijden of zelfs hun kredietgeschiedenis. Telematicagegevens—zowel uit de auto zelf als van de telefoon die in het voertuig wordt gebruikt—kunnen de nauwkeurigheid van deze modellen drastisch vergroten.

Doug McElhaney, partner binnen de verzekeringspraktijk bij McKinsey & Company, spreekt over deze nieuwe mogelijkheden in dit artikel:

Een andere belangrijke use-case heeft betrekking op fraudedetectie. Met AI en machine learning kunnen verzekeraars beter inzicht krijgen in het gedrag van bestuurders, wat essentieel is om potentiële frauduleuze claims te signaleren. Variabelen die gevolgd kunnen worden om alarmbellen te laten afgaan zijn bijvoorbeeld het verwachte aantal kilometers per jaar, de garageplaats waar een voertuig wordt gestald, of de mate van letsel na een ongeval en passende medische behandelingen. 

Matthew Carrier, principal bij Deloitte Consulting, benadrukt de voordelen van AI voor fraudedetectie:

AI in levensverzekeringen

Een levensverzekering is een contract waarbij een verzekeraar een uitkering garandeert aan de begunstigden van de verzekerde wanneer de verzekerde overlijdt. 

De mogelijkheden voor AI in de levensverzekeringssector zijn enorm. Gezien het langetermijnkarakter van deze diensten (de looptijd van levensverzekeringscontracten kan variëren van 1 tot 40 jaar of langer) is het bieden van een eerlijke premiestructuur cruciaal voor klanttevredenheid en -behoud. Daarom wordt AI een belangrijk hulpmiddel tijdens het acceptatieproces.  

Deze tools worden in het hele proces gebruikt, van gegevensverzameling en -beoordeling tot risicoanalyse en premieberekening.

AI in dagelijkse taken binnen verzekeren

Laten we in detail bekijken hoe AI en machine learning werken in enkele van de meest voorkomende dagelijkse operaties van verzekeraars.

AI in verzekeringstechnische acceptatie

Acceptatie is een beoordelingsproces waarbij een verzekeraar bepaalt of een aanvrager verzekerbaar is en de premie van zijn polis berekent. Het acceptatieproces is gangbaar bij alle soorten verzekeringen, van zorg- en levensverzekeringen tot auto- en reisverzekeringen. 

Het doel van acceptatie is om een eerlijke premie vast te stellen op basis van het risicoprofiel van individuen. Dit was traditioneel een tijdrovend en arbeidsintensief proces, dat het verzamelen en beoordelen van enorme hoeveelheden gegevens vereist, vaak chaotisch en fragmentarisch geordend. Traditionele acceptatie is foutgevoelig en complex, waardoor het proces lang, inefficiënt en omslachtig is. Beperkte capaciteit voor acceptatie leidt vaak tot hogere premies en een gebrek aan personalisatie.

Daar komen AI en machine learning in beeld. Geavanceerde data-analyse speelt een cruciale rol in moderne acceptatie, verhoogt de operationele efficiëntie, verbetert de nauwkeurigheid van risico-inschattingen en stelt verzekeraars in staat gepersonaliseerde polissen aan te bieden.

Een goed voorbeeld van hoe AI acceptatieprocessen kan helpen is Indigo, een bedrijf dat gespecialiseerd is in aansprakelijkheidsverzekeringen voor medische professionals. Het door AI aangedreven acceptatieproces onderzoekt duizenden datapunten om prijzen te bieden die zijn afgestemd op de behoeften van zorgverleners en hun medische specialismen. 

AI in schadeafhandeling

Schades vormen de andere kant van de medaille in het verzekeringsbedrijf. Een claim is een formeel verzoek van een verzekerde aan een verzekeringsmaatschappij om dekking of vergoeding voor een gedekte schade of gebeurtenis.

Zoals bij acceptatie het geval is, was schadeafhandeling historisch gezien een repetitieve, tijdrovende taak die de grondige analyse van elk specifiek geval en de door de verzekerde aangeleverde informatie vereist. Dit proces leidt vaak tot menselijke fouten en serieuze knelpunten, en de kans op fraude is relatief hoog. 

AI revolutioneert de schadeafhandeling. Door enorme hoeveelheden data te analyseren, het schadebeheer te stroomlijnen en routinetaken te automatiseren, kunnen AI-tools de efficiëntie verbeteren, potentiële fraude met hogere nauwkeurigheid opsporen en verzekeringsadviseurs ontlasten zodat zij zich op andere taken kunnen richten.

Een sterke casestudy die de effecten van AI in schadeafhandeling illustreert, is te vinden in dit artikel, waarin een Noordse verzekeraar na de implementatie van een door EY wavespace Madrid ontwikkelde AI-oplossing 70% van de documenten automatisch kon analyseren.

Uitdagingen en aandachtspunten bij AI-adoptie in verzekeren

Hoewel de voordelen van AI duidelijk zijn, is het implementeren van een succesvolle AI-oplossing niet altijd eenvoudig—zeker niet in een sector als verzekeren, waar veel gevoelige data in het spel zijn. Laten we de belangrijkste uitdagingen bespreken.

Ethische en regelgevende uitdagingen

Ondanks de unieke mogelijkheden van AI is het belangrijk om de potentiële risico’s en regelgevende aandachtspunten in de verzekeringssector te overwegen. Christian Westermann, Head of AI bij Zurich, vat de belangrijkste zorgen vanuit technisch perspectief samen:

Daarnaast is naleving van het snel evoluerende juridische landschap verplicht voor verzekeraars om gegevensbescherming en eerlijk en veilig gebruik van AI te waarborgen. Een goed voorbeeld van hoe de toekomst van compliance eruitziet, is de recent aangenomen EU AI Act, een uitgebreide regelgeving die bedrijven, waaronder verzekeraars, verplicht tot strikte regulerende maatregelen. 

Bekijk onze EU AI Act Fundamentals Skill Track om meer te leren over deze innovatieve en ambitieuze wet en hoe je compliant blijft.

Christian Westermann schetst de belangrijkste implicaties van de EU AI Act voor de verzekeringsbranche:

Integraties en schaalbaarheid

Hoe AI-oplossingen met bestaande systemen te integreren en schaalbaar te maken, kan complex zijn en vereist moderne infrastructuur—iets wat veel verzekeraars missen. Deze bedrijven hebben vaak legacy-systemen die niet eenvoudig met geavanceerde AI-tools integreren. 

Het combineren van machine learning- en AI-technologieën met deze gevestigde processen vereist zorgvuldige planning en maatwerk om verstoringen te voorkomen. Verzekeraars moeten hun huidige infrastructuur beoordelen, potentiële integratie-uitdagingen identificeren en investeren in noodzakelijke upgrades om ervoor te zorgen dat beide systemen harmonieus samenwerken met bestaande technologieën.

Teams en mensen upskillen

Een succesvolle AI-strategie opbouwen vergt aanzienlijke inspanningen en middelen, maar zelfs bedrijven met diepe zakken slagen er soms niet in AI-oplossingen te implementeren. Waarom? Omdat ze niet genoeg medewerkers hebben met AI-geletterdheid. 

Een succesvolle implementatie en beheer van AI-systemen vereist een vaardige workforce. Data scientists, AI-specialisten en andere professionals met expertise in AI en machine learning zijn essentieel om deze technologieën te ontwikkelen, te interpreteren en te beheren. 

Het werven en behouden van talent met de juiste skillset kan een uitdaging zijn, zeker gezien de competitieve markt voor techprofessionals. Investeren in training en ontwikkeling van bestaand personeel kan ook helpen de skills gap te dichten en ervoor te zorgen dat de organisatie AI-capaciteiten volledig kan benutten. Zoals in de onderstaande grafiek te zien is, is een van de meest prominente barrières voor AI-adoptie in geneesmiddelenontwikkeling het gebrek aan geschikt personeel en een gebrek aan begrip van AI.

Gelukkig is DataCamp er om verzekeraars te helpen. Met onze DataCamp for Business-oplossing kunnen we je bedrijf data- en AI-geletterd maken. Met een schaalbare oplossing die werkt voor teams van elke omvang, plus aanpasbare leerroutes en gedetailleerde rapportages, helpt DataCamp for Business je bedrijf te transformeren en AI-ready te worden. 

We delen onze expertise graag met gevestigde verzekeraars zoals Allianz. In deze casestudy onderzoeken we hoe Allianz 6.000+ medewerkers heeft upskilled met DataCamp.

Toekomsttrends in AI voor verzekeren

De verzekeringssector is de afgelopen jaren begonnen aan een veranderingsreis met onvoorspelbare implicaties. De wereld verandert, en de verzekeringssector ook, die volgens PWC met vijf belangrijke trends wordt geconfronteerd:

Vijf trends die de toekomst van verzekeren beïnvloeden. Bron. PWC

Tegen deze achtergrond zullen AI-oplossingen en geavanceerde technologieën, zoals blockchain en het Internet of Things, een belangrijke rol spelen in de strategieën van verzekeraars om te navigeren door de onzekerheden van de wereld van vandaag.

Conclusie

AI is een van de belangrijkste drijvers van verandering in de verzekeringssector. De toepassing van AI en machine learning in verzekeren kan het acceptatieproces versnellen en schadeafhandeling automatiseren, waardoor de operationele efficiëntie toeneemt en klanttevredenheid en -behoud verbeteren via meer gepersonaliseerde polissen. 

Naarmate deze systemen slimmer worden, zullen verzekeraars die de AI-basics goed beheersen waarschijnlijk een aanzienlijk voordeel hebben ten opzichte van hun concurrenten. We vertellen je meer over het belang van een solide data- en AI-cultuur in onze komende webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity

Vraag een demo aan om te ontdekken hoe DataCamp je kan begeleiden bij het upskillen van je hele team en het bouwen van een data-positieve cultuur. Bekijk in de tussentijd ons gerichte materiaal over AI:

• AI Fundamentals
• AI Fundamentals Certification
• How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
• The Future of Data Science in Insurance Webinar 
• Data Science in Insurance Today | DataCamp
• AI in Finance: Revolutionizing the Future of Financial Management
• AI in Banking: How AI is Transforming the Banking Industry
• AI in Healthcare: Enhancing Diagnostics, Personalizing Treatment, and Streamlining Operations
• Hands-on data- en AI-training voor je finance-team
• 10 Ways to Use ChatGPT for Finance
• What is the EU AI Act? A Summary Guide for Leaders
• EU AI Act Fundamentals