Sector · Verzekeraars
AI Act en AI-governance voor verzekeraars
Bij verzekeraars raakt AI direct de klant: wie krijgt een polis, tegen welke premie, en welke claim wordt uitgekeurd. Juist daar legt de AI Act de zwaarste eisen neer. Wij maken die eisen concreet per proces, zonder de operatie stil te leggen.
Wat er speelt
De vragen die nu op tafel liggen
Acceptatie en premiestelling
AI die risico's inschat bij levens- en zorgverzekeringen valt expliciet onder de high-risk categorie. Dat vraagt om datagovernance, documentatie en aantoonbaar menselijk toezicht.
Fraudedetectie en gelijke behandeling
Modellen die patronen leren uit historische data kunnen groepen structureel benadelen. Zonder biasanalyse en uitlegbaarheid is dat een juridisch én reputatierisico.
Schadeafhandeling op schaal
Automatische afhandeling is efficiënt, maar de klant moet weten dat AI meebeslist en er moet een reële route naar een mens zijn.
Aanpak
Van overzicht naar aantoonbare beheersing
- 1
Procesgerichte inventarisatie
AI in kaart per keten: acceptatie, premie, schade, fraude, klantcontact en distributie — inclusief AI in software van leveranciers en volmachten.
- 2
Classificatie en FRIA
Per toepassing bepalen of high-risk geldt en waar een Fundamental Rights Impact Assessment nodig is, met een werkbaar sjabloon.
- 3
Bias- en kwaliteitscontroles
Concrete tests op ongelijke uitkomsten, met vastlegging die standhoudt richting toezicht en klachteninstanties.
- 4
Menselijk toezicht dat werkt
Niet een handtekening achteraf, maar interventiemomenten waar een medewerker daadwerkelijk kan afwijken — en dat ook doet.
- 5
Ketenafspraken
Vendor-assessments voor AI-leveranciers, volmachten en gevolmachtigd agenten, inclusief afspraken over data en aansprakelijkheid.
- 6
Aansluiting op Solvency II
AI-governance ingebed in het bestaande risicoraamwerk en de ORSA, zodat er één verhaal richting bestuur en toezicht ligt.
Waarom wij
Ervaring uit de praktijk
- Interim risk- en verandermanagement bij onder meer Univé, naast banken en toezicht.
- Ervaring met processen waar klantimpact en compliance elkaar direct raken.
- ISO 27001 en ISO 31000 als basis: risicobeheersing die aansluit op wat er al staat.
- Pragmatisch: eerst overzicht en de grootste risico's, daarna verdieping.
Veelgestelde vragen
Kort en concreet
- Is AI in acceptatie altijd high-risk?
- Voor levens- en zorgverzekeringen noemt de AI Act risicobeoordeling en premiestelling expliciet als high-risk. Voor schadeverzekeringen hangt het af van de impact op de klant; classificeer per toepassing en leg de onderbouwing vast.
- Moeten wij klanten vertellen dat AI is gebruikt?
- Ja, bij interactie met een AI-systeem en bij besluiten die de klant raken gelden transparantieverplichtingen. Aanvullend geeft de AVG rechten bij geautomatiseerde besluitvorming.
- Hoe pakken wij fraudedetectie aan zonder discriminatierisico?
- Door proxyvariabelen te toetsen, uitkomsten periodiek te meten per groep, alerts altijd door een mens te laten beoordelen en de afwegingen vast te leggen.
- Wat als onze AI van een leverancier komt?
- Als gebruiksverantwoordelijke blijft u aanspreekbaar op inzet en toezicht. Leg in het contract vast welke documentatie, testresultaten en meldingen de leverancier levert.
Verder lezen
Welke AI raakt bij u direct de klant?
Breng het in kaart met de AI Risicoscan, of plan een gesprek over acceptatie, schade en fraudedetectie onder de AI Act.