De voordelen van AI voor efficiëntie en kostenbesparing
De kloof tussen klantverwachting en technologische realiteit wordt steeds zichtbaarder in de verzekeringswereld. Volgens Gartner beschouwt bijna 70% van de leiders in financiële dienstverlening generatieve AI-tools als positief voor hun organisatie, ondanks de risico’s. En dat is niet zonder reden: binnen de insurance- en financebranche wordt AI steeds vaker ingezet voor documentverwerking, risicoanalyse, fraudedetectie en klantcommunicatie. Toepassingen die direct bijdragen aan efficiëntere processen en verbeterde klantbeleving.
In dit artikel verkennen we hoe een combinatie van low-code en gerichte AI-modellen kan helpen, bij het moderniseren van claimmanagement. We lopen langs drie onderdelen:
- Wat gaat er mis met de huidige, handmatige processen?
- Hoe pak je dat effectief aan met AI?
- En wat levert het concreet op? Met als voorbeeld een praktijkcase van Hollard Insurance.
De valkuilen van handmatig claimmanagement
Veel verzekeraars worstelen nog altijd met een traag en inefficiënt claimproces. Aanvragen worden handmatig beoordeeld, vaak één voor één, wat leidt tot hoge verwerkingskosten en een sterke afhankelijkheid van individuele behandelaars. Dat maakt het proces niet alleen arbeidsintensief, maar ook kwetsbaar. Beoordelingen verschillen per behandelaar, wat het risico op inconsistentie vergroot, en daarmee het vertrouwen van de klant onder druk zet.
Op systeemniveau wringt het net zo hard: verouderde IT-architecturen vertragen innovatie en maken het integreren van nieuwe technologieën complex en tijdrovend. Inzicht in belangrijke procesdata, zoals doorlooptijden, afwijzingsgronden of signalen van fraude, ontbreekt vaak volledig. En als beslisregels niet goed zijn vastgelegd, wordt compliance geen vangnet, maar een risico op zich. Het resultaat: lange wachttijden, oplopende kosten en een klantbeleving die de belofte van korte doorlooptijden en transparantie niet waarmaakt.
Hoe AI bijdraagt aan realtime claim-status
Om deze knelpunten aan te pakken, kijken steeds meer verzekeraars naar de inzet van Artifical Intelligence (AI). Niet om het proces volledig te automatiseren, maar om de eerste stappen beter te structureren. Waar voorheen elke claim handmatig werd beoordeeld, nemen AI-modellen nu een deel van de initiële analyse over. AI in claimmanagement draait om drie dingen: (reactie)snelheid, consistentie en schaalbaarheid.
Maar wat betekent dat in de praktijk? Het begint bij de intake: binnenkomende claims worden enorm snel geclassificeerd op type, urgentie of risico. Geen wachttijd meer voordat iemand ‘er eens naar kijkt’, maar directe selectie via slimme AI-modellen.
Daarna volgt een automatische documentanalyse. Met behulp van OCR (tekstherkenning) en NLP (taalverwerking) lezen systemen de ingediende stukken, zonder handmatige tussenkomst. Wat eerder uren kon duren, gebeurt nu in seconden. Machine learning helpt ondertussen met het herkennen van verdachte patronen of afwijkend gedrag, gebaseerd op historische data. Potentiële fraudesignalen worden automatisch apart gezet voor controle.
En ook richting de klant verandert er veel: virtuele assistenten en chatbots houden hen actief op de hoogte. Geen frustrerende stilte of telefoontje nodig: updates komen vanzelf, precies op het juiste moment. Zo verandert AI het claimproces van reactief naar regie: snel, voorspelbaar en schaalbaar.
Bouwen aan een digitale basis voor slimme claimafhandeling
Voor dit soort projecten combineren we low-code technologie met flexibele AI-componenten. Platform OutSystems vormt hierbij de basis. Het grote voordeel: hiermee kunnen we snel bouwen en gericht sturen op wat écht nodig is in het proces. Geen generieke software, maar maatwerk dat meegroeit met de organisatie.
Of het nu gaat om geautomatiseerde workflow, een klantportaal of een intern dashboard: alles is ingericht op hoe de organisatie daadwerkelijk werkt. En doordat de applicatie visueel en modulair wordt opgebouwd, zijn aanpassingen snel door te voeren. Dat maakt het makkelijker om in te spelen op veranderende wetgeving of nieuwe inzichten vanuit het dagelijkse werk. AI wordt hier niet als losse laag toegevoegd, maar geïntegreerd in het hart van de applicatie.
Bij LINKIT werken verschillende expertises samen om dit mogelijk te maken. OutSystems-ontwikkelaars integreren AI-modules direct in bedrijfsprocessen, zoals documentherkenning of realtime klant-updates. Data scientists ontwikkelen en verfijnen modellen voor bijvoorbeeld classificatie, scoring of fraudedetectie. Cloud engineers zorgen voor een schaalbare infrastructuur waarin AI-oplossingen stabiel en efficiënt draaien. En consultants richten zich op governance, compliance en ethische AI, zodat technologie verantwoord wordt ingezet. Via dashboards krijgen teams inzicht in prestaties, doorlooptijden en afwijkingen, direct bruikbaar voor besluitvorming.
Zo ontstaat een wendbare digitale omgeving, waarin processen niet alleen efficiënter verlopen, maar ook inzichtelijker en beter bestuurbaar worden. Met technologie die ondersteunt, niet belemmert en die ruimte biedt voor evolutie in plaats van alleen maar uitvoering.
“Low-code + AI = snelheid + wendbaarheid”
Use case: optimaliseer het interne workflowproces
Bij Hollard Investments, onderdeel van de Hollard Group, was al langere tijd behoefte aan een efficiënte manier om klantzaken binnen het callcenter te beheren. Medewerkers werkten met handmatige processen, verspreide tools en er ontbrak een centrale plek om het werk te structureren. Het gevolg: beperkte grip op lopende taken, geen eenduidig overzicht en tijdverlies bij het afhandelen van dagelijkse zaken. Zoals projectmanager en business analist Zainub Khan het omschrijft:
“We wilden weg van handmatige processen om dagelijkse taken te beheren, een centrale plek hebben waar het administratieteam hun werk kon beheren, en een overzicht hebben van al het werk dat onder het team verdeeld was, inclusief automatisch gegenereerde takenrapporten en teamstatistieken.”
In het verleden werden verschillende tools onderzocht, maar geen enkele bleek geschikt. Ze waren te complex, vereisten veel plug-ins (koppelingen) of sloten niet aan bij de manier van werken. Samen met LINKIT werd gekozen voor een low-code aanpak met OutSystems. Al tijdens de eerste demo werd duidelijk dat het platform goed aansloot op de behoeften van het team.
“Het was duidelijk dat het gebruik van OutSystems en de ‘drag-and-drop’-functionaliteit van low-code ons zou helpen om binnen een korte periode te leveren, in feite was een snelle time-to-market een van onze belangrijkste doelstellingen.”
Binnen zes maanden werd een werkende MVP opgeleverd. De oplossing biedt het team nu realtime overzicht, automatisch gegenereerde rapportages en een centrale workflow omgeving. De visuele en flexibele manier van ontwikkelen bleek cruciaal.
“De low-code ontwikkeling heeft verschillende uitdagingen aangepakt: het leverde een visuele en collaboratieve omgeving, versnelde de ontwikkeling, vereenvoudigde integratie en verbeterde de aanpasbaarheid aan veranderende zakelijke eisen.”
De eerste resultaten zijn positief, en het platform wordt inmiddels dagelijks gebruikt. Hollard Investments kijkt vooruit en ziet volop mogelijkheden om de oplossing verder uit te bouwen, onder meer richting documentopslag en correspondentie. Zoals Zainub het samenvat: “We zien zeker potentieel om het platform te gebruiken voor toekomstige projecten.”
Wat leveren deze optimalisaties daadwerkelijk op voor jouw organisatie?
De voordelen van een AI-gedreven, low-code aanpak worden snel zichtbaar. Bij onze eigen projecten, en in de markt zien we onder meer:
- 50–80% minder handmatig werk per claim
- Claims die binnen 1 werkdag worden afgehandeld
- Tot 40% lagere claim-kosten door minder fouten en meer automatisering
- 10–25% meer tijdige fraudesignalering
- Hogere klanttevredenheid (NPS) dankzij realtime updates en heldere communicatie
Benieuwd wat dit concreet kan betekenen voor jouw team of proces? We denken graag met je mee. Plan een vrijblijvende sessie met een van onze experts via onze contactpagina, en ontdek waar kansen liggen.
