AI-gestuurde oplossingen in de verzekeringssector met Managed AI: Waarom de verzekeringssector voor het grootste keerpunt ooit staat.

Het einde van de "digitale verlamming": hoe gestuurde AI de verzekeringssector redt.

Wat decennialang functioneerde als een stabiel bedrijfsmodel gebaseerd op risicospreiding en incrementele innovatie, wordt nu geconfronteerd met een perfecte storm van technologische achterstand, explosief stijgende kosten en regelgevingsdruk. De cijfers spreken voor zich: terwijl wereldwijd jaarlijks zo'n 122 miljard dollar aan verzekeringsfraude wordt geclaimd, wordt paradoxaal genoeg tot 90 procent van de IT-investeringen van traditionele bedrijven uitsluitend besteed aan het onderhouden van verouderde systemen – een "digitale verlamming" die innovatie verstikt.

Maar de prijs van stagnatie is niet langer alleen een kwestie van verloren efficiëntie; het wordt een existentiële bedreiging. In een tijdperk waarin fraudepatronen dynamischer worden en klanten realtime ervaringen verwachten, is het simpelweg beheren van polissen niet meer voldoende. Het antwoord voor de sector ligt in de strategische implementatie van beheerde AI-oplossingen. Deze technologieën zijn niet langer een optioneel snufje, maar juist de cruciale hefboom om de enorme "legacy trap" te overwinnen, processen zoals schadeafhandeling radicaal te versnellen en risico's nauwkeuriger in te schatten dan ooit tevoren.

Deze analyse onderzoekt de economische aspecten van deze transformatie in detail. Van de historische redenen voor de IT-monolieten bij industriereuzen zoals Allianz tot de valkuilen van de nieuwe EU-wetgeving inzake kunstmatige intelligentie: we onderzoeken hoe verzekeraars de balans vinden tussen strikte regelgeving en noodzakelijke automatisering. Ontdek waarom managed AI meer is dan alleen software – het is de infrastructuur voor de concurrentiekracht van morgen – en welke strategieën de winnaars en verliezers van het komende decennium zullen bepalen.

Geschikt hiervoor:

• UNFRAME.AI: Beheerde AI-oplossingen voor de verzekeringssector

Hoe verzekeraars hun toekomst automatiseren of juist slim vormgeven.

De verzekeringssector bevindt zich op een cruciaal keerpunt waar technologische, economische en regelgevende krachten samenkomen en fundamentele veranderingen afdwingen. Het businessmodel van de verzekeringssector, dat decennialang is gebouwd op handmatige processen, gedecentraliseerde datastructuren en incrementele innovaties, komt steeds meer onder druk te staan. De realiteit is onomstotelijk: de verzekeringssector verliest momenteel jaarlijks ongeveer 122 miljard dollar aan schadefraude, waarbij Duitsland alleen al te maken heeft met verliezen van meer dan 6 miljard euro per jaar. Tegelijkertijd wordt 70 procent van de IT-budgetten van verzekeringsmaatschappijen besteed aan het onderhouden van verouderde systemen die steeds meer bezwijken onder hun eigen complexiteit. Twee derde van de verzekeraars wereldwijd is er tot nu toe niet in geslaagd om kunstmatige intelligentie verder te brengen dan pilotprojecten en te integreren in hun dagelijkse bedrijfsvoering.

Deze situatie beschrijft niet simpelweg een efficiëntiekloof, maar een overlevingsprobleem. Beheerde AI-oplossingen voor de verzekeringssector zijn daarom geen technologische truc of optionele modernisering, maar een strategische noodzaak die de concurrentiepositie, winstgevendheid en uiteindelijk de marktlevensvatbaarheid van verzekeringsmaatschappijen op de lange termijn bepaalt. Dit rapport analyseert de economische drijfveren, institutionele spelers en marktmechanismen achter dit transformatieproces. Het laat zien hoe beheerde AI-systemen, als geïntegreerde oplossingsplatformen, verzekeraars in staat stellen verouderde systemen te overwinnen, fraude in realtime te detecteren en te voorkomen, schadeafhandeling te versnellen en gepersonaliseerde klantervaringen op te schalen.

Geschikt hiervoor:

• Unframe AI transformeert AI-integratie voor bedrijven in recordtijd: oplossingen op maat in uren of dagen

Van elektromechanische gegevensverwerking tot digitale verlamming

Om de huidige situatie in de verzekeringssector te begrijpen, is het noodzakelijk om naar de technologische ontwikkeling ervan te kijken. Allianz was bijvoorbeeld de eerste verzekeringsmaatschappij in Europa die in 1956 de IBM 650 mainframecomputer introduceerde. Dit was een doorbraak die de gegevensverwerking revolutioneerde en verzekeraars in staat stelde miljoenen polissen efficiënt te beheren. In de decennia daarna werden deze systemen voortdurend uitgebreid en aangepast aan nieuwe eisen. Elke nieuwe functie was niet geïntegreerd, maar gelaagd: verzekeringsadministratie, schadeafhandeling, facturering en klantbeheer ontwikkelden zich tot systemen die deels geïsoleerd en deels met elkaar verweven waren.

Dit was historisch gezien begrijpelijk en economisch verantwoord. Tot het einde van de 20e eeuw waren dergelijke monolithische systemen het standaard bedrijfsmodel, niet alleen in de verzekeringssector, maar in vrijwel alle grote financiële instellingen. Destijds maakten ze schaalbaarheid en winstgevendheid mogelijk. Deze systemen waren echter niet primair ontworpen voor flexibiliteit, snelle iteraties of externe integratie. Ze waren geoptimaliseerd voor stabiele, voorspelbare processen.

De eeuwwisseling en de daaropvolgende twee decennia brachten de nadelen van deze beslissingen aan het licht. Naarmate de financiële dienstverlening wereldwijd onder druk kwam te staan ​​door fusies, nieuwe regelgeving en de opkomst van InsurTechs, raakten verzekeraars steeds meer afhankelijk van systemen die ze zelf niet meer volledig begrepen. In sommige gevallen zijn de technische afhankelijkheden nu zo complex dat niemand binnen een verzekeringsmaatschappij een volledig overzicht heeft van de eigen softwarearchitectuur. Sommige ogenschijnlijk triviale wijzigingen, zoals het toevoegen van een tweede e-mailadres aan het systeem, brengen kosten met zich mee van zes cijfers in euro's, omdat ze aanpassingen op honderden plaatsen binnen het systeem vereisen.

Investeringen in IT illustreren de omvang van het probleem. Alleen al Duitse verzekeraars verhoogden hun IT-investeringen in 2024 tot een recordbedrag van € 6,2 miljard, voornamelijk om bestaande problemen op te lossen in plaats van te investeren in toekomstige innovatie. Een groot deel van dit geld, naar schatting 70 tot 90 procent, wordt besteed aan het simpelweg onderhouden van verouderde systemen. Dit is een klassiek voorbeeld van economische inefficiëntie: bedrijven betalen steeds hogere bedragen om hetzelfde functionaliteitsniveau te behouden, terwijl hun concurrentievermogen afneemt. De technische schuld groeit exponentieel, terwijl investeringen in innovatie en groei worden belemmerd.

Analyse van de belangrijkste factoren: Systemische inefficiënties en de stimuleringsstructuren van de transformatie

De verzekeringsbranche is gebaseerd op asymmetrische informatie, risicoaggregatie en premieberekening. Verzekeraars verzamelen gegevens over risico's, beoordelen deze risico's en berekenen premies op basis van deze beoordeling. Voor deze beoordeling combineren ze historische gegevens, externe informatie en vastgestelde berekeningsmodellen. Traditioneel waren dit handmatige of semi-geautomatiseerde processen. Een verzekeringsdeskundige had jarenlange ervaring nodig om deze beoordelingen consistent uit te voeren. De afhandeling van claims verliep op een vergelijkbare manier: een schadebehandelaar moest documenten lezen, feiten vergelijken met de polis, potentiële fraude-indicatoren identificeren en vervolgens een beslissing nemen.

In deze context fungeren beheerde AI-oplossingen als een katalysator. Ze maken het mogelijk om deze cognitieve taken niet alleen sneller, maar ook nauwkeuriger en op een meer schaalbare manier af te handelen. Maar de economische voordelen gaan veel verder:

Ten eerste is fraudepreventie van het grootste belang. Wereldwijd bedragen de geschatte verliezen als gevolg van verzekeringsfraude in de schadeverzekeringssector ongeveer 122 miljard dollar per jaar. In Duitsland ligt dit bedrag op meer dan 6 miljard euro per jaar, en dit cijfer blijft stijgen. Conventionele fraudedetectie is gebaseerd op regels: verdachte patronen worden door experts gedefinieerd en vervolgens in systemen geprogrammeerd. Het probleem is dat fraudeurs zich aanpassen aan bekende patronen, nieuwe technieken ontwikkelen en creatiever worden. Fraudedetectie op basis van machine learning werkt anders: het herkent afwijkende patronen die nog nooit eerder door mensen zijn beschreven. Analyses van McKinsey tonen aan dat geavanceerde fraudedetectie de detectiesnelheid met 15 tot 20 procent verhoogt, terwijl het aantal valse positieven met 20 tot 50 procent daalt. Dit heeft directe economische gevolgen: minder fraude betekent minder schadevergoedingen. Minder valse positieven betekenen minder onnodige onderzoeken en een snellere verificatie voor eerlijke verzekerden.

Ten tweede is de efficiëntie van de schadeafhandeling enorm verbeterd. Een grote Nederlandse verzekeraar die AI-gebaseerde schadeafhandeling implementeerde, automatiseerde 91 procent van alle in aanmerking komende motorvoertuigschadeclaims. De gemiddelde verwerkingstijd per claim daalde met 46 procent en de klanttevredenheid (gemeten aan de hand van de Net Promoter Score) steeg met 9 punten. Een Scandinavische verzekeraar die oplossingen voor documentintelligentie introduceerde, wist in realtime 70 procent van de binnenkomende documenten correct te extraheren en te interpreteren, in plaats van handmatig en met vertraging. Dit was niet alleen technisch significant, maar ook economisch transformerend: schadebehandelaars konden zich bevrijden van routinetaken en zich in plaats daarvan richten op complexe, waardevolle zaken waar menselijke expertise echt waarde toevoegt.

Ten derde maakt dynamische risicobeoordeling door middel van AI een radicale verbetering van de prijsnauwkeurigheid mogelijk. Waar traditionele verzekeringsacceptatie gebaseerd was op een paar variabelen (leeftijd, rijgeschiedenis, postcode), kunnen AI-modellen honderden of duizenden datapunten in realtime analyseren en combineren. Dit leidt tot nauwkeurigere premies die het werkelijke risico weerspiegelen, in plaats van gemiddelde premies die een groot deel van de klantenkring subsidiëren. Een casestudy van Allianz laat zien hoe het AI-systeem BRIAN (Underwriter Guidance Tool) data-integratie en semantische analyse gebruikt om risicogebaseerde aanbevelingen te leveren die verzekeraars sneller en effectiever informeren.

Ten vierde verbetert AI-gestuurde personalisatie de klantwerving en -retentie aanzienlijk. Generatieve AI en grote taalmodellen maken het mogelijk om in natuurlijke taal met verzekeringsklanten te communiceren, geautomatiseerde zelfserviceoplossingen aan te bieden en individuele productaanbevelingen te doen. Een klantadviseur die normaal gesproken 100 vragen per werkdag afhandelt, kan deze capaciteit verdubbelen of verdrievoudigen met behulp van AI-assistenten, terwijl tegelijkertijd de kwaliteit van het advies toeneemt.

Deze mogelijkheden werken echter alleen onder specifieke institutionele voorwaarden. De meeste verzekeraars hebben deze effecten niet kunnen realiseren omdat hun bestaande systemen niet flexibel genoeg zijn om snelle integraties te ondersteunen. Een AI-project bij een traditionele verzekeraar kan jaren duren, omdat elke nieuwe interface honderden bestaande afhankelijkheden creëert. Dit is de belangrijkste reden waarom tweederde van de verzekeraars wereldwijd AI nog niet verder heeft opgeschaald dan pilotprojecten.

De huidige situatie: datagestuurde voorraadbeheer en de bijbehorende uitdagingen.

De wereldwijde AI-markt voor verzekeringen groeit in een uitzonderlijk tempo. In 2024 werd de AI-markt in de verzekeringssector geschat op ongeveer 6,44 miljard tot 11,33 miljard dollar, afhankelijk van de bron. De prognoses voor het komende decennium zijn indrukwekkend: de markt zal naar verwachting groeien tot tussen de 45,74 miljard en 246 miljard dollar in 2031-2035, met een gemiddelde jaarlijkse groei van 32 tot 33 procent.

Deze cijfers zijn geen wiskundige abstracties, maar eerder uitingen van daadwerkelijke economische transformaties. Verzekeraars wereldwijd investeren enorme bedragen in AI-technologie, talentwerving en transformatieprojecten. De grootste verzekeraars, zoals Allianz, Munich Re en Zurich, hebben investeringsafdelingen, laboratoria en onderzoeksamenwerkingen opgezet. Zurich kondigde de opening aan van een nieuw AI-laboratorium in 2025 in samenwerking met de Universiteit van St. Gallen en ETH Zürich om het verzekeringsmodel zelf te transformeren. Allianz bouwt een bedrijfsbreed dataplatform om data uit alle bronnen te integreren en zo AI-toepassingen mogelijk te maken.

Maar deze investeringen zijn niet onbeperkt. Middelen zitten doorgaans vast in verouderde systemen. Duitse verzekeraars besteden jaarlijks zo'n € 5,9 tot € 6,2 miljard aan IT, maar 70 tot 90 procent daarvan gaat naar het onderhoud van de bestaande infrastructuur. Dit betekent dat slechts 10 tot 30 procent van dit bedrag beschikbaar is voor echte innovatie en toekomstige investeringen. Kleine en middelgrote verzekeraars hebben nog minder middelen. Daarom is de snelle, geïntegreerde levering van AI-oplossingen vanuit één bron een enorm voordeel.

De meest urgente uitdagingen zijn als volgt. Ten eerste de technische complexiteit van de integratie: elke verzekeringsmaatschappij heeft een uniek landschap van legacy-systemen, elk met eigen API's, datastructuren en bedrijfslogica. Een echte oplossingsaanbieder moet niet alleen AI-algoritmen bieden, maar ook een configureerbaar connectorframework dat zich aan deze diversiteit aanpast. Ten tweede de complexiteit van de regelgeving: met de EU AI-wetgeving, die in augustus 2024 van kracht werd en vanaf mei 2026 volledig van toepassing is, zijn AI-systemen met een hoog risico, met name die voor risicobeoordeling en prijsbepaling, onderworpen aan strenge eisen met betrekking tot governance, documentatie, transparantie en minimalisering van bias. Ten derde de kwestie van gegevensbescherming en vertrouwen: gevoelige klantgegevens, gezondheidsinformatie en financiële gegevens moeten met de hoogst mogelijke beveiliging worden behandeld. Verzekeraars kunnen deze gegevens niet zomaar uitbesteden aan externe cloudproviders zonder risico's op het gebied van regelgeving te lopen. Ze hebben oplossingen nodig die on-premises of in gecontroleerde omgevingen draaien en audit trails en volledige transparantie bieden.

Beheerd AI-platform - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• Beheerd AI-platform

Casestudies uit de praktijk: vergelijkende analyse van verschillende transformatiestrategieën

Om de praktische implicaties van deze analyse te illustreren, zijn casestudies met verschillende benaderingen nuttig.

De Scandinavische verzekeraar, die AI-gebaseerde documentintelligentie implementeerde, illustreert het traject van de gefaseerde, processpecifieke uitrol. Het bedrijf had tientallen jaren ervaring met papieren en digitale documenten in de schadeafhandeling. Het handmatige proces was zeer complex: een claim kwam binnen, externe documentatie werd gefotografeerd of gescand, medewerkers lazen deze handmatig en kopieerden de gegevens naar verschillende systemen. Het foutpercentage was aanzienlijk. Met EY Fabric Document Intelligence werd deze workflow getransformeerd. Zeventig procent van de documenten wordt nu in realtime correct geïnterpreteerd en gegevens worden automatisch geëxtraheerd en naar de back-endsystemen overgebracht. Deze oplossing was geen volledig nieuwe ontwikkeling, maar een geïntegreerde component die bovenop bestaande schadebeheersystemen is gebouwd. Het resultaat: aanzienlijk snellere schadeafhandeling, minder fouten en medewerkers die zich konden richten op meer analytische, klantgerichte taken.

Een grote Nederlandse verzekeraar demonstreert een nog radicalere aanpak: de volledige automatisering van traditionele schadeafhandeling. Dit bedrijf had een zeer duidelijke hypothese: ongeveer 91 procent van alle autoverzekeringsclaims volgt gestandaardiseerde beslissingslogica en zou volledig geautomatiseerd kunnen worden als een systeem deze logica zou leren. De verzekeraar trainde een AI-agent die de beslissingspatronen van ervaren schadebehandelaars modelleerde. De agent was ontworpen om claims te classificeren, de claimvoorwaarden te beoordelen en eenvoudige gevallen automatisch goed te keuren. Deze implementatie was technisch uitdagend omdat tientallen bestaande systemen moesten worden gekoppeld. Maar de businesscase was zo overtuigend dat de investering gerechtvaardigd was. Na volledige implementatie daalde de gemiddelde claimverwerkingstijd met 46 procent, werd 91 procent van alle in aanmerking komende autoverzekeringsclaims geautomatiseerd en steeg de klanttevredenheid met 9 NPS-punten. Dit was echter geen volledige automatisering van menselijk werk, maar eerder een slimme taakverdeling: de agent behandelde de routinetaken, terwijl mensen de complexere zaken voor hun rekening namen.

Allianz, als wereldwijde speler, streeft naar een bedrijfsbrede strategie voor data-integratie en AI. Het bedrijf erkent dat AI-projecten alleen duurzaam succesvol kunnen zijn als de datakwaliteit hoog is en de data organisatiebreed toegankelijk is. Daarom investeert Allianz fors in het Allianz Data Platform, datagovernance en de functies van Chief Data Officer binnen de verschillende operationele eenheden. Dit is een transformatietraject voor de lange termijn, maar het pakt de kern van het probleem aan: goede AI vereist goede data, en goede data vereist een organisatiestructuur en -cultuur.

Zurich kiest daarentegen voor een onderzoeks- en innovatiegerichte aanpak via haar nieuwe AI-lab. Zurich heeft ingezien dat het simpelweg toepassen van bestaande AI-technologieën onvoldoende is om een ​​echte transformatie van het bedrijfsmodel te realiseren. Het bedrijf werkt samen met vooraanstaande universiteiten om nieuwe AI-technologieën en -methoden te ontwikkelen. Het lab richt zich op agentgebaseerde AI-systemen die autonomer werken en complexe beslissingen kunnen nemen. Dit is een spel voor de toekomst, niet gericht op het behalen van efficiëntiewinsten op dit moment.

De vergelijking onthult een aantal belangrijke inzichten. Ten eerste bestaat er geen wondermiddel. Procesgerichte AI-oplossingen (zoals Document Intelligence), volledige procesautomatisering (zoals bij de Nederlandse verzekeraar), bedrijfsbrede datastrategieën (Allianz) en fundamenteel onderzoek (Zürich) zijn allemaal valide en pakken verschillende economische uitdagingen aan. Ten tweede is de implementatiesnelheid een cruciale concurrentiefactor. Een systeem dat in maanden, in plaats van jaren, kan worden geïmplementeerd, biedt economische voordelen. Ten derde is integratie met bestaande systemen essentieel. Verzekeraars die AI als een geïsoleerd project nastreven, hebben beperkt succes. Degenen die AI integreren in hun bestaande technologielandschap, schalen effectiever.

Geschikt hiervoor:

• Beheerde AI-bedrijfsoplossingen met een blauwdrukbenadering: de paradigmaverschuiving in industriële AI-integratie

Toekomstige ontwikkelingspaden en mogelijke verstoringen

Op basis van de tot nu toe uitgevoerde analyse kunnen verschillende waarschijnlijke ontwikkelingspaden worden geschetst.

Het meest waarschijnlijke scenario is een geleidelijke fragmentatie van de verzekeringssector. Grote spelers met voldoende middelen, zoals Allianz, Munich Re en Zurich, zullen AI en data-integratie succesvol opschalen en zo hun concurrentievoordelen consolideren. Ze zullen ook innovatief blijven onder toezicht van de regelgevende instanties, omdat ze over de middelen beschikken om aan de regelgeving te voldoen. Middelgrote en kleinere verzekeraars zullen voor een dilemma komen te staan: ofwel zwaar investeren in AI en modernisering (wat hun winstgevendheid op korte termijn zal verminderen), ofwel technologisch achterop raken en marktaandeel verliezen. Velen zullen kiezen voor outsourcing of strategische partnerschappen met AI-platformen (zoals aanbieders van beheerde AI-oplossingen). Dit zou kunnen leiden tot consolidatie, waarbij de grootste verzekeraars het beste AI-talent aantrekken, terwijl kleinere verzekeraars zich tot distributeurs wenden of nichestrategieën nastreven.

Een tweede waarschijnlijk scenario is de opkomst van nieuwe verzekeringsmodellen die fundamenteel gebaseerd zijn op AI en data-analyse. Nieuwe InsurTechs, oftewel technologiebedrijven die de verzekeringssector betreden (vergelijkbaar met Google in de verzekeringsbranche), hebben minder technische schulden en kunnen AI vanaf de basis in hun architectuur integreren. Ze zouden snel nichemarkten kunnen domineren. Dit zet gevestigde verzekeraars onder druk om niet alleen hun bestaande processen te optimaliseren, maar ook hun bedrijfsmodellen te herzien. Zurich heeft dit onderkend en investeert in onderzoek naar nieuwe bedrijfsmodellen.

Een derde scenario is de geleidelijke regulering en formalisering van AI-standaarden. De huidige EU-wetgeving inzake AI is slechts het begin. Verdere regelgeving wordt verwacht, bijvoorbeeld met betrekking tot verklaarbaarheid, minimalisering van bias of de kredietwaardigheid van AI-systemen. Dit zou kunnen leiden tot een situatie waarin alleen gespecialiseerde, streng gereguleerde aanbieders van AI-oplossingen met echte beveiligings- en compliancecertificaten succesvol zullen zijn. Generieke AI-tools van techreuzen zouden dan ontoereikend kunnen worden voor gereguleerde sectoren zoals de verzekeringsbranche.

Een vierde scenario, minder waarschijnlijk maar niet onmogelijk, is een tegenreactie op AI-automatisering in de verzekeringssector, aangewakkerd door een publiek debat over banenverlies of discriminatie. Dit zou kunnen leiden tot politieke druk om AI in bepaalde contexten te beperken of te verbieden. Dit is echter onwaarschijnlijk, aangezien de economische voordelen te groot zijn.

Mogelijke verstoringen die deze trajecten zouden kunnen ontwrichten:

1. Een enorm datalek bij een grote verzekeraar schaadt het vertrouwen in AI-systemen fundamenteel.
2. Er is aangetoond dat AI-systemen discriminerende effecten hebben in risicovolle gevallen (zoals het aanwervingsschandaal bij Amazon, maar dan in de verzekeringssector), wat leidde tot een reactie van de regelgevende instanties.
3. Doorbraak in agentgebaseerde AI of autonome AI-beslissingssystemen die verzekeringsmodellen verder zullen transformeren.
4. De gecombineerde effecten van klimaatverandering en verbeterde risicobeoordeling door middel van AI leiden tot enorme marktverstoringen (bijvoorbeeld wanneer AI vaststelt dat bepaalde regio's veel riskanter zijn dan eerder werd aangenomen).

Strategische implicaties: De noodzaak van een gecoördineerde transformatie

Empirische analyses schetsen een duidelijk beeld: beheerde AI-oplossingen zijn voor verzekeraars geen optie, maar essentieel. De huidige inefficiënties zijn zo drastisch, de concurrentie zo sterk en de regelgeving zo duidelijk dat niets doen neerkomt op het geven van een concurrentievoordeel aan concurrenten.

Voor beleidsmakers betekent dit dat het regelgevingskader (EU AI-wet, AVG, nationale verzekeringswetgeving) moet worden versterkt, maar ook moet worden aangevuld met praktische steun voor kleinere verzekeraars. Zonder steun zou er een tweedeling in de verzekeringssector kunnen ontstaan, waarbij grote verzekeraars innovatief blijven en kleinere verzekeraars dwingen om ofwel overnames te doen ofwel de markt te verlaten.

Voor verzekeringsmanagers zijn de strategische implicaties duidelijk. Het uitvoeren van individuele AI-testprojecten is niet voldoende. Verzekeraars moeten:

1. Ontwikkel een bedrijfsbrede datastrategie die data als een essentieel bedrijfsmiddel beschouwt.
2. Ontmantel of moderniseer verouderde systemen geleidelijk, installeer niet eindeloos patches.
3. AI moet niet worden gezien als een op zichzelf staand project, maar als een integraal onderdeel van de operationele architectuur.
4. Integreer governance en compliance vanaf het begin in de projectuitvoering, en niet als een bijkomstigheid.
5. Strategische beslissingen nemen over zelf ontwikkelen, inkopen of samenwerken: wanneer is het verstandig om zelf AI-oplossingen te ontwikkelen en wanneer is een managed AI solutions provider de juiste keuze?

Voor investeerders en belanghebbenden is de fundamentele conclusie dat verzekeraars die deze transformatie succesvol doorstaan, concurrentievoordelen, hogere winstgevendheid (door fraudebestrijding, kostenbesparing en nauwkeurigere prijsstelling) en sterkere klantrelaties kunnen verwachten. Verzekeraars die hierin falen, zullen hun relevantie verliezen in een steeds competitiever en gereguleerder landschap.

De centrale these van deze analyse is dan ook niet dat AI een technologische optie is, maar dat AI een strategische noodzaak is die de levensvatbaarheid van verzekeringsmaatschappijen in het komende decennium zal bepalen. Beheerde AI-oplossingen, correct geconfigureerd en verankerd in governance, zijn het economische instrument om deze noodzaak in de praktijk te brengen.

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

contact met mij opnemen onder Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Noem me gewoon onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn
 

Onze wereldwijde branche- en bedrijfsexpertise op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties