Fraude blijft een groot knelpunt in de verzekeringsbranche. Het opsporen ervan is tijdrovend, foutgevoelig en vaak frustrerend werk. Toch is het cruciaal: frauduleuze claims kunnen zwaar op de marges drukken en het vertrouwen van klanten ondermijnen. Gelukkig is er iets wat kan helpen: Artificial Intelligence (AI). Maar dan wel op een slimme en pragmatische manier. Bij Ensur zijn we aan de slag gegaan met AI voor fraudedetectie. Niet als toverwoord of hype, maar als oplossing die echt werkt. Wij delen in deze blog de eerste lessen, om jou sneller op weg te helpen.

1. Wat kan AI eigenlijk overnemen?

Een van de eerste inzichten: AI is vooral krachtig in het herkennen van patronen in grote hoeveelheden data. Denk aan:

• het scannen van dossiers op ‘red flags’,
• het herkennen van verdachte patronen in klantgedrag
• het controleren van schadelast versus polisvoorwaarden.

Dit zijn taken die mensen veel tijd kosten, maar waar AI razendsnel en consistent in is.

Wat minder goed werkt? AI inzetten op processen waar veel interpretatie, empathie of context bij komt kijken. Denk aan het beoordelen van persoonlijke verklaringen of uitzonderlijke situaties. Daarin blijft de menselijke blik essentieel.

2. Hoe train je het model?

Het trainen van een AI-model is geen eenmalige actie, maar een doorlopend leerproces. Wat cruciaal bleek: de kennis van schadebehandelaars, auditors en fraude-experts. Hun kennis en praktijkervaring is centraal in het proces, ook als het straks door een computer gedaan wordt.

Een paar lessen die we leerden:

• Begin met duidelijke voorbeelden van fraude en ‘normaal’ gedrag.
• Betrek experts bij het labelen van data - oftewel: leer het model wat wél en niet verdacht is, zodat het de juiste signalen leert herkennen. Denk bijvoorbeeld aan herhaalde claims binnen korte tijd, inconsistenties tussen verklaringen, opvallende schadebedragen en bekende risicolocaties.
• Zorg dat het model feedback krijgt en bijleert. Door gericht informatie toe te voegen train je het model, passend bij jouw organisatie.

Dankzij deze input leert het model waar het op moet letten – precies zoals een menselijke expert dat doet, maar dan op grote schaal in enkele seconden.

3. Wat detecteert AI goed?

Niet alle fraude is hetzelfde. Daarom hebben we vastgesteld in welke situaties AI echt meerwaarde biedt en in welke situaties niet.

Wat werkt? Patronen die te complex of te subtiel zijn voor het menselijk oog. Zoals combinaties van factoren die op zichzelf onverdacht lijken, maar samen wél een risico vormen. Denk aan een bepaalde volgorde van gebeurtenissen, opvallende tijdstippen of netwerken van personen. Juist hier blinkt AI uit: het ziet verbanden die mensen vaak missen.

4. Hoe verhoudt AI zich tot mensen?

We hebben het AI-model getest naast onze menselijke specialisten. Het resultaat? AI herkende een aanzienlijk deel van de claims met fraudekenmerken sneller en vaker dan mensen. Tegelijkertijd zagen we dat mensen juist weer beter zijn in het beoordelen van context en nuance. De ideale combinatie zit dus in de samenwerking: AI signaleert en filtert, mensen beoordelen en besluiten. Zo wordt de kwaliteit van het proces doorlopend hoger, per casus maar ook over de hele linie.

5. Wat leverde het op?

Doordat AI het voorwerk uit handen neemt, houden claimsbehandelaren meer tijd en ruimte over voor de dossiers die écht hun aandacht nodig hebben. Denk aan complexe schades, uitzonderingen of situaties waar empathie en menselijke inschatting het verschil maken. Zo benutten we hun expertise beter, terwijl we tegelijkertijd het proces versnellen en de druk op het team verlagen.

De toekomst: minder saai werk, meer focus

Wij geloven niet in AI als vervanging van mensen, maar als versterking. In de toekomst neemt AI de saaie, repetitieve taken over – het scannen, vergelijken en signaleren. Daardoor houden schade-experts tijd over voor wat er écht toe doet: klantcontact, complexe beoordelingen, en strategische keuzes. Het werk wordt niet alleen efficiënter, maar ook leuker en interessanter.

Wil jij weten hoe AI binnen jouw organisatie kan werken? Reageer via Caroline Portier en we nemen contact met je op!