'Van praten over AI naar werken met AI'

Over AI wordt in de verzekeringsmarkt volop gesproken. Aan ideeën geen gebrek. Maar tussen innovatief denken en daadwerkelijk innovatief opereren zit volgens Arjuna Bosch van WeGroup nog een flinke kloof. Hoewel vrijwel iedereen inmiddels experimenteert met AI, wordt nog maar een klein deel van de mogelijkheden echt benut.

Arjuna Bosch is verantwoordelijk voor de Nederlandse markt binnen WeGroup, een Belgisch technologiebedrijf dat een intelligente, flexibele laag bouwt bovenop bestaande systemen in de verzekeringsmarkt. Hij werkt al jarenlang in de sector en deed zijn ervaring onder meer op bij Intrasurance en Private Insurance Assuradeuren (PIA). Inmiddels werkt hij ruim vijf jaar bij WeGroup, waar hij verantwoordelijk is voor de groei in Nederland en betrokken is bij productontwikkeling en implementaties.

Wanneer wordt AI écht onderdeel van het werk?

Dat de verzekeringsmarkt niet over innovatie nadenkt, is volgens Bosch een misvatting. “De ideeën zijn er absoluut. Met de mogelijkheden van AI heb je zo tien goede ideeën op tafel liggen.” Het probleem begint daarna. Veel verzekeraars, volmachtbedrijven en intermediairs gebruiken AI inmiddels voor het schrijven van teksten, analyseren van documenten of maken van samenvattingen. Maar er zit volgens Bosch nog een groot verschil tussen AI uitproberen en er als organisatie structureel mee werken. De uitdaging zit niet in het bedenken van toepassingen, maar vooral in het daadwerkelijk invoeren ervan.

Vernieuwen zonder alles te vervangen

Een van de grootste obstakels is volgens Bosch legacy. Veel organisaties werken met systemen die jaren geleden zijn gebouwd en niet eenvoudig te vervangen zijn. “Die legacy houdt ons echt tegen.” Volgens Bosch hebben ook technologieleveranciers de afgelopen jaren niet altijd voldoende snelheid gemaakt. Juist daarom heeft hij veel waardering voor ANVA, dat met ANVA 6 kiest voor een nieuwe technologische basis. Wachten totdat alle bestaande systemen zijn vervangen, is volgens hem echter niet nodig. Moderne technologie maakt het mogelijk om een intelligente laag over bestaande systemen heen te leggen. Een organisatie die bijvoorbeeld zowel met ANVA als DIAS werkt, hoeft daardoor niet eerst alles naar één polisadministratiesysteem te migreren. WeGroup kan informatie uit beide systemen samenbrengen, zodat medewerkers vanuit één omgeving kunnen werken.

Overnames maken het IT- landschap complexer

Door de consolidatie in de verzekeringsmarkt wordt zo’n oplossing steeds relevanter. Na een overname moeten verschillende administraties, systemen, data en werkwijzen bij elkaar worden gebracht, terwijl de dagelijkse operatie gewoon doorgaat. Ook dan kan een slimme laag uitkomst bieden. Bestaande systemen kunnen voorlopig naast elkaar blijven bestaan. Zo kan aan de voorkant al als één organisatie worden gewerkt, zonder dat aan de achterkant eerst alles hoeft te worden vervangen.

Van acceptant naar regisseur

De grootste verandering moet volgens Bosch nog komen. Nu krijgt AI meestal pas iets te doen nadat een medewerker daar zelf om vraagt. De volgende stap is dat AI steeds zelfstandiger taken uitvoert en zelf signaleert wanneer actie nodig is. Er zijn partijen die daar al stappen in zetten. RISK heeft bijvoorbeeld een eigen plat­form ontwikkeld en geeft technologie en AI een belangrijke plek binnen de organisatie. Bij PIA is een AI-agent ontwikkeld die de acceptant ondersteunt. De agent verzamelt zelfstandig de informatie die nodig is om een risico te beoordelen en legt het resultaat voor aan de medewerker. Die beoordeelt het en blijft zelf in control. Ook Onesurance zet bijvoorbeeld vol in op AI om voor­ spellingen van klantgedrag te doen, bijvoorbeeld churn risico of up-sell kansen. “Straks werkt AI op de achtergrond met je mee en komt de relevante informatie proactief naar jou toe.” Daardoor zal vooral veel repetitief werk verdwijnen, zoals het verzamelen en controleren van informatie en ondersteunende werkzaamheden binnen het adviesproces. De rol van de medewerker verschuift van uitvoeren naar beoordelen en aansturen. “Eigenlijk worden we allemaal een soort manager met AI. We gaan minder zelf uitvoeren en veel meer redigeren, controleren en coördineren.”

Advies vóórdat de klant erom vraagt

Hoe ver dat kan gaan, maakt Bosch duidelijk met een voor­beeld. Stel: een ondernemer zet zijn eenmanszaak om naar een B.V., maar vergeet zijn verzekeringsadviseur daarover te informeren. Een AI-agent kan die wijziging in de nabije toekomst zelf signaleren via externe data en de ondernemer proactief benaderen: Ik zie dat je rechtsvorm is gewijzigd. Wil je dat ik controleer wat dit betekent voor je verzekeringen? Vervolgens kan AI de benodigde informatie verzamelen, een berekening maken en het proces verder in gang zetten. Volgens Bosch gaat dit soort dienstverlening er komen. Bij complexere of impactvolle vraagstukken blijft persoonlijk advies belangrijk, maar voor eenvoudiger handelingen gaat AI een veel grotere rol spelen. “Het is voor veel mensen een low-interest product. Mensen denken niet altijd tijdens kantooruren aan hun verzekeringen. Een digitale assistent die 24 uur per dag beschikbaar is, maakt het mogelijk klanten veel proactiever te bedienen. En dat met de kennis van 1.000 adviseurs.”

AI is geen speeltje voor de grote jongens

Wie denkt dat dit alleen is weggelegd voor grote partijen met miljoenenbudgetten, heeft het volgens Bosch mis. “Technologie is voor iedereen veel toegankelijker geworden. Met een laptop, internet en AI-toepassingen die eenvoudig en tegen relatief lage kosten beschikbaar zijn, kun je al ontzettend veel.” Als Bosch vandaag zelf een nieuw advieskantoor zou beginnen, zou hij AI direct in de basis inbouwen. “Ik zou het grotendeels automatisch inrichten, met een laag menselijk handelen eroverheen.” Juist kleinere partijen kunnen daardoor kansen pakken. Grote organisaties hebben meer budget en specialistische kennis, maar kleinere ondernemers kunnen vaak sneller schakelen en hebben minder last van bestaande systemen en structuren.

Voorbij de losse prompt

Bosch maakt onderscheid tussen level 1 en level 2 voor wat betreft toepasbaarheid van AI. Op level 1 gebruiken medewerkers AI als losse assistent: ze stellen een vraag, laten een tekst schrijven of analyseren een document. Bij level 2 wordt AI onderdeel van de dagelijkse werkomgeving. Het krijgt toegang tot informatie en systemen en kan daardoor zelfstandig terugkerende taken uitvoeren en processen ondersteunen. Die stap hoeft volgens Bosch niet ingewikkeld te zijn. Koppel AI bijvoorbeeld aan je mailbox of documentenopslag en laat het wekelijks belangrijke informatie verzamelen. Uiteraard moet dit binnen de privacy kaders. Begin bijvoorbeeld met je privémailbox. Of laat AI vanuit een projectsysteem automatisch een overzicht maken van projecten en openstaande acties. Een andere mogelijkheid is het bouwen van een ‘skill’: een vaste werkinstructie waarmee AI een terugkerende taak steeds volgens dezelfde stappen uitvoert. Je hoeft dan niet iedere keer opnieuw uit te leggen wat AI moet doen. Bosch ziet dan ook volop kansen voor ondernemers. De technologie is breed beschikbaar en ook de investering hoeft geen grote drempel te zijn. “Spring op die trein. Je hoeft geen groot bedrijf te zijn en je hoeft er niet voor opgeleid te zijn. Iedereen kan hiermee vandaag al aan de slag.”

AI neemt de muis over

Het interview was al afgerond en uitgewerkt toen Arjuna ons nog een bericht stuurde. Er was volgens hem één ontwikkeling die eigenlijk niet mocht ontbreken: ‘computer use’. Illustratief voor hoe snel het gaat in AI: tussen het interview en de uitwerking ervan was deze technologie alweer grote stappen verder. Met computer use kan AI niet alleen informatie verwerken, maar ook daadwerkelijk een computer bedienen. De technologie kan zelf klikken, typen, informatie opzoeken en handelingen uitvoeren in bestaande software. Dat is juist voor de verzekeringsmarkt interessant. Want ook in sterk verouderde assurantiesystemen kan AI in potentie werkzaamheden uitvoeren, zonder dat daarvoor eerst het hele IT-landschap hoeft te worden vervangen. Daarmee wordt opnieuw een belangrijke drempel voor het toepassen van AI in legacy-systemen lager. “De ontwikkelingen gaan eigenlijk veel te snel,” aldus Arjuna. “Maar AI komt met grote stappen dichter bij iedereen die zijn werk geheel of gedeeltelijk achter een computer doet.”