De verwachtingen rond AI in schadeafhandeling zijn hoog. Kortere doorlooptijden, minder handmatig werk en lagere uitvoeringskosten liggen binnen bereik. Tegelijkertijd ontstaat een nieuw risico, namelijk: dat we AI op precies dezelfde manier toevoegen als jarenlang met software is gebeurd. Use case voor use case, leverancier voor leverancier en koppeling voor koppeling. Dan levert AI op korte termijn misschien efficiency op, maar ontstaat op langere termijn een nieuwe laag complexiteit. Boven op de bestaande IT-lappendeken bouwen we dan ongemerkt een AI-lappendeken.
AI past logisch bij het schadeproces
Juist binnen schade liggen veel mogelijkheden voor AI. Het proces bestaat uit grote hoeveelheden informatie, documenten, beoordelingen en terugkerende handelingen. Tegelijkertijd staan organisaties onder druk om sneller te werken, kosten beheersbaar te houden en medewerkers zo goed mogelijk te ondersteunen.
AI kan bijvoorbeeld helpen bij het uitlezen en classificeren van documenten, het verzamelen van informatie tijdens de intake, het controleren van dekking of het ondersteunen van een schadebehandelaar bij de beoordeling. Dat zijn stuk voor stuk interessante toepassingen. De vraag is alleen niet óf zo’n afzonderlijke toepassing werkt. De belangrijkere vraag is wat er gebeurt wanneer je er vijf, tien of twintig verschillende toepassingen naast elkaar inzet.
Iedere losse AI-oplossing voegt ook complexiteit toe
Een nieuwe AI-tool betekent vaak meer dan alleen nieuwe functionaliteit. Er komt mogelijk een nieuw datamodel bij, een extra koppeling, aanvullende autorisaties, nieuwe beveiligingseisen en een leverancier die moet worden beheerd. Ook inhoudelijk kan versnippering ontstaan. Verschillende toepassingen gebruiken hun eigen informatie, hanteren andere logica en leggen resultaten op verschillende plekken vast. Medewerkers schakelen alsnog tussen systemen en dezelfde gegevens worden meermaals verwerkt of opgeslagen.
Daarmee verplaats je het probleem. Een losstaande AI-oplossing kan één handeling versnellen, terwijl het totale proces juist complexer wordt. De grootste uitdaging is om AI zo toe te voegen dat het totale proces eenvoudiger wordt.
Begin daarom niet bij de AI-tool
Wie structureel waarde uit AI wil halen, moet beginnen bij het schadeproces zelf, want het draait immers niet om de functionaliteit maar om de waarde die je wilt behalen. Welke informatie is nodig om een schade goed af te handelen? Waar komt die informatie vandaan? Welke stappen kosten vandaag veel tijd? Waar worden fouten gemaakt? Welke beslissingen kunnen worden ondersteund en welke moeten controleerbaar blijven?
Daaronder ligt een technisch fundament dat op orde moet zijn. Data moet beschikbaar en betrouwbaar zijn, maar ook veilig en beheersbaar. Het moet duidelijk zijn wie gegevens mag gebruiken, waar informatie wordt opgeslagen en welke bewerkingen plaatsvinden. Autorisaties, logging, datakwaliteit en eigenaarschap zijn daarbij geen randvoorwaarden die later worden toegevoegd. Ze maken onderdeel uit van de oplossing.
Dat is ook belangrijk voor AI zelf. Een model kan alleen goed ondersteunen wanneer het over de juiste context beschikt. Denk aan polisgegevens, voorwaarden, documenten, foto’s, correspondentie en historie. Wanneer iedere AI-toepassing die informatie afzonderlijk moet verzamelen, ontstaat telkens opnieuw hetzelfde integratievraagstuk. Veel interessanter is een situatie waarin software, data en AI vanaf het begin op elkaar aansluiten.
Van losse use cases naar herbruikbare mogelijkheden
Dat heeft nog een ander voordeel. Technologie die voor één onderdeel van het schadeproces wordt ontwikkeld, kan ook elders worden gebruikt. Een mogelijkheid om documenten te analyseren hoeft bijvoorbeeld niet beperkt te blijven tot de intake. Dezelfde technologie kan later ook worden ingezet bij aanvullende stukken of tijdens de beoordeling. Context die over een polis en schade beschikbaar is, kan meerdere toepassingen ondersteunen.
Zo ontstaat niet voor iedere nieuwe AI-use case een nieuw project met zijn eigen data, koppelingen en techniek. Je bouwt stap voor stap aan mogelijkheden die binnen het proces opnieuw kunnen worden gebruikt. Daar zit uiteindelijk een belangrijk deel van de schaalbaarheid.
Stap voor stap aantonen waar AI waarde toevoegt
CCS ontwikkelt op dit moment een nieuwe schadeoplossing waarin software, data en AI binnen één proces worden samengebracht. Samen met klanten onderzoeken we waar in het schadeproces daadwerkelijk waarde te realiseren is. We brengen het proces en de relevante databronnen in kaart, bepalen welke stap het meeste potentieel heeft en meten vervolgens het effect.
Denk daarbij aan kortere doorlooptijden, minder herstelwerk, een lagere administratieve belasting en betere ondersteuning van de schadebehandelaar. Pas wanneer een toepassing in de praktijk waarde toevoegt, bouwen we verder naar de volgende stap. Zo ontstaat gecontroleerd een steeds slimmer schadeproces, zonder dat iedere pilot uitgroeit tot een nieuwe technische uitzondering.
Slimmere schadeafhandeling vraagt om meer dan AI
AI kan schadeafhandeling fundamenteel veranderen. Maar de technologie op zichzelf is niet het moeilijkste deel. De echte uitdaging is om proces, data, software en AI als één geheel te ontwerpen. Wie dat goed doet, kan niet alleen afzonderlijke werkzaamheden automatiseren, maar het volledige schadeproces stap voor stap verbeteren. En misschien is dat wel de belangrijkste les: gebruik AI niet om een nieuwe laag aan de bestaande IT-lappendeken toe te voegen. Gebruik het moment juist om die lappendeken kleiner te maken.
Wil je weten hoe CCS hier samen met klanten aan werkt? We gaan er graag over in gesprek.