AI kan helpen bij het verbeteren van fraudeopsporing in de verzekeringssector
AI maakt fraudeopsporing in de verzekeringswereld sneller, slimmer en beter schaalbaar – mits technologie en menselijke expertise hand in hand gaan. We spraken met Caroline Portier van Ensur over de veranderende aanpak in de strijd tegen fraude, de inzet van kunstmatige intelligentie en de kracht van samenwerking tussen mens en machine.
Fraudeopsporing is al decennialang een frustrerend, maar een essentieel onderdeel van het werk in de verzekeringsbranche. Tot voor kort draaide dit grotendeels op ervaring, intuïtie en handmatige controles. Schadebehandelaars en fraude-experts waren afhankelijk van hun eigen scherpzinnigheid, vaak met beperkte tijd en middelen.
“Het is tijdrovend werk en tegelijk foutgevoelig”, trapt Portier af. “Toch moet het gebeuren, want frauduleuze claims kunnen je marges aantasten én het vertrouwen van klanten schaden.”
Anno 2025 is de context rondom fraudeopsporing enorm veranderd. De hoeveelheid beschikbare data is geëxplodeerd, processen zijn versneld en de verwachtingen van klanten liggen hoger dan ooit. Voor fraude-experts is het haast onmogelijk om alles nog handmatig te beoordelen.
Hier kan kunstmatige intelligentie uitkomst bieden. “AI is bij uitstek geschikt om grote hoeveelheden informatie razendsnel te analyseren”, zegt Portier. “Dat maakt het mogelijk om verbanden en risico’s te signaleren die voor mensen niet zichtbaar zijn.”
Van praktijkkennis naar datagedreven modellen
Bij Ensur is AI inmiddels een vast onderdeel in het detecteren van mogelijke fraude. Het systeem scant dossiers op zogenoemde ‘red flags’, herkent afwijkende gedragspatronen bij klanten en vergelijkt schadeclaims met polisvoorwaarden. “Dat zijn taken die voor mensen veel tijd kosten, maar waar AI consistent en snel in is”, legt Portier uit.
“Een AI-model blijft alleen effectief als je het blijft voeden met actuele feedback.”
Ze benadrukt dat dit niet begint met technologie, maar met domeinkennis. “We zijn gestart met duidelijke voorbeelden van wat ‘normaal’ is en wat niet. Denk aan opvallend hoge schadebedragen, herhaalde claims in korte tijd of bekende risicolocaties. Dankzij die praktijkkennis leert het model wat het moet herkennen.”
Ook het leerproces stopt niet na de eerste versie. Een AI-model moet continu gevoed worden met nieuwe inzichten. “We zien het echt als iets dat meegroeit met de organisatie. Een AI-model blijft alleen effectief als je het blijft voeden met actuele feedback. Anders wordt het blind voor veranderingen in gedrag of tactieken.”
Wat AI wél (en niet) kan
AI blinkt vooral uit in het herkennen van complexe en subtiele patronen. Dat kunnen combinaties zijn van data die op zichzelf onschuldig lijkt, maar samen juist wél een verhoogd risico geeft.
“Het gaat vaak niet om één signaal, maar om een patroon van kleine dingen”, legt Portier uit. “Een bepaalde volgorde van gebeurtenissen, een opvallend tijdstip, of een netwerk van personen – daar kun je als mens moeilijk grip op krijgen, maar AI herkent dat razendsnel.”
Toch kent AI ook duidelijke grenzen. Waar empathie, interpretatie of context van grote(re) betekenis zijn, is de technologie minder bruikbaar. “Persoonlijke verklaringen of uitzonderlijke situaties vragen om een menselijke blik. AI is geen vervanger van de professional, maar een filter dat helpt om sneller bij de juiste dossiers uit te komen.”
Samenwerking tussen mens en machine
Om de meerwaarde van AI echt te begrijpen, is het belangrijk om niet alleen naar prestaties te kijken, maar ook naar samenwerking. Bij Ensur werd het AI-model uitgebreid getest en vergeleken met menselijke specialisten.
“AI herkende een aanzienlijk deel van de verdachte claims sneller en consistenter”, vertelt Portier. “Maar de echte kracht zit in de samenwerking. De technologie filtert en signaleert, terwijl de mens de context beoordeelt. Dat maakt de beoordeling per dossier beter, maar verbetert ook het hele proces structureel.”
Het resultaat is een veel efficiëntere werkwijze. Doordat AI het eerste filterwerk overneemt, houden schadebehandelaars meer tijd over voor de dossiers die écht hun aandacht vragen. “Onze mensen besteden hun tijd nu aan wat er echt toe doet: klantcontact, inschattingen maken en strategisch nadenken over uitzonderingen”, zegt Portier. “Het zorgt voor minder druk, meer focus en uiteindelijk ook meer werkplezier.”
AI wordt vaak gezien als bedreiging, maar volgens Portier biedt de technologie vooral kansen om het werk menselijker te maken. “In de toekomst neemt AI het saaie, repetitieve werk uit handen – denk aan signaleren, vergelijken en filteren. Dat geeft ruimte voor échte expertise.”
De kunst is dan ook om technologie en vakmanschap met elkaar te laten samenwerken. “Laat technologie doen waar het goed in is, zodat mensen kunnen uitblinken in wat hún toegevoegde waarde is”, concludeert Portier. “Zo wordt het werk niet alleen efficiënter, maar ook leuker.”
