AI voor support bij verzekeraars

Wat is AI voor support bij verzekeraars?

AI voor support bij verzekeraars zet AI-agents in om interacties met polishouders en schademelders af te handelen voor verzekeringsmaatschappijen: schade-, zorg-, levens- en specialistische verzekeraars. Kenmerkend voor verzekeringssupport zijn complexe polisvoorwaarden, regelgeving die per staat en branche verschilt en schadegerelateerde interacties waarbij veel op het spel staat en die direct van invloed zijn op het vertrouwen van klanten.

Use cases voor AI in verzekeringssupport

• Schadestatus en -vragen: de voortgang van een claim controleren, vervolgstappen toelichten en een inschatting van de doorlooptijd geven
• Dekkingsvragen: uitleggen wat er gedekt is, inclusief eigen risico, limieten en uitsluitingen, op basis van de specifieke polis van de klant
• Polis­wijzigingen: adreswijzigingen verwerken, voertuigen of bestuurders toevoegen, dekkingsniveaus aanpassen
• Facturen en betalingen: facturen toelichten, betalingen verwerken, automatische incasso instellen, mislukte betalingen afhandelen
• Eerste schademelding (FNOL): de eerste schadegegevens verzamelen en doorsturen naar schade-experts
• Verzekeringsbewijs: bewijs van dekking genereren en verstrekken

Waarom verzekeringen ideaal zijn voor AI

Verzekeringssupport draait om grote aantallen gestructureerde, polisgebonden vragen waarbij het juiste antwoord afhangt van de specifieke polisvoorwaarden. Dat maakt het bij uitstek geschikt voor AI: de AI kan de polis van de klant opzoeken, de relevante voorwaarden vinden en accurate antwoorden geven op basis van de daadwerkelijke contracttekst in plaats van generieke reacties.

Sectorcontext: Begeleide interacties in de klantenservice kosten ongeveer $8 per contact, tegenover $0,10 voor selfservice. Verzekeraars die jaarlijks miljoenen polisvragen verwerken, hebben enorme kansen om kosten te verlagen met AI die deze interacties echt oplost in plaats van ze alleen af te buigen.

Het voordeel van Maven: resolutie voor complexe verzekeringsvragen

De knowledge graph van Maven AGI kan complexe polisstructuren modelleren en dekkingsvoorwaarden, uitsluitingen en procedures verbinden tot een navigeerbare kennisstructuur. Via tool use-integraties kan de AI-agent de specifieke polis van een klant raadplegen en antwoorden geven op basis van de daadwerkelijke dekking, niet op basis van algemene verzekeringsinformatie.

Maven in de praktijk: Enumerate bereikte 91% resolutie in een complex web van data, dossiers en workflows: precies het soort gestructureerde complexiteit dat je ook bij polisbeheer ziet. De manier waarop Maven verspreide databronnen samenbrengt in één resolutie-engine sluit naadloos aan op use cases in de verzekeringssector.

Veelgestelde vragen

Kan AI schadebehandeling afhandelen?

AI kan de eerste schademelding (FNOL), vragen over schadestatus en routinematige schadeadministratie afhandelen. Complexe claims die onderzoek, onderhandeling of het oordeel van een beoordelaar vereisen, horen bij menselijke schade-experts. De AI blinkt uit in het afhandelen van de grote stroom informatieve vragen die bij elke claim komt kijken.

Hoe gaat AI om met verzekeringsregelgeving die per staat verschilt?

De kennisbank van de AI moet staatspecifieke regelgeving en polisvarianten bevatten. Guardrails kunnen compliance-grenzen afdwingen en de knowledge graph kan staatspecifieke regels modelleren die standaard polisvoorwaarden aanpassen.

Welke compliance-eisen gelden voor AI bij verzekeraars?

AI bij verzekeraars moet voldoen aan verzekeringsregelgeving, privacywetgeving, SOC 2-eisen voor enterprise-beveiliging en mogelijk PCI-DSS voor betalingsverwerking. Afhankelijk van de branche kan voor zorgverzekeringen ook HIPAA van toepassing zijn.