Directe toegang tot contractinformatie en polisvoorwaarden aan de apothekersbalie door onze virtuele assistent
Nederlandse Farmaceutische Zorggroep (NFZ)
Data & AI voor verzekeraars
Een verzekeraar werkt met grote hoeveelheden tekst en cijfers tegelijk.
Polisvoorwaarden, contracten, claims, klantcontacten en financiële gegevens zitten in verschillende systemen en documenten. Medewerkers zoeken daardoor lang naar het juiste antwoord, en patronen in claims of opzeggingen worden pas laat zichtbaar. Data en AI maken die informatie sneller vindbaar en bruikbaar.
Uitdagingen,
Klanten verwachten snel een duidelijk antwoord, terwijl voorwaarden en regels steeds complexer worden. Tegelijk stellen toezichthouders eisen aan uitlegbaarheid, privacy en het eerlijk behandelen van klanten. Dat vraagt om toepassingen die medewerkers echt helpen en waarvan te verantwoorden is hoe ze werken.
Hoe wij ondersteunen,
Wij bouwen assistenten die medewerkers sneller laten bepalen welke voorwaarden bij een vraag horen, en modellen op claim- en klantdata die afwijkingen en opzegrisico eerder zichtbaar maken. Voor NFZ ontwikkelden we een virtuele assistent die directe toegang geeft tot contractinformatie en polisvoorwaarden aan de apothekersbalie. Dit zijn enkele voorbeelden van wat er mogelijk is. Welke oplossing het beste past, hangt altijd af van de uitdaging en de organisatie.
DSL in cijfers,
40
Data experts
10+
Jaar ervaring
200+
Projecten gerealiseerd
8,7
Klantwaardering
Neem contact op met onze experts,
Wil je weten wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen?
Younes Seghrouchni
Managing Consultant GenAI & Data StrategyE-mail info@datasciencelab.nl
Carmen Wolvius
Managing Consultant Data Science & AIE-mail info@datasciencelab.nl
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
Waar we dat doen,
Laatste blogs,
Lees hier onze laatste inzichten.
Drie lessen uit onze AI-projecten
In twee jaar tijd begeleidden we tientallen AI-projecten, van een eerste verkenning tot een model dat elke nacht draait. Sommige liepen precies zoals…
Van pilot naar productie: waarom de meeste AI-projecten stranden
Veel organisaties hebben inmiddels een AI-pilot gedraaid. Het model werkt, de demo oogst applaus, en dan gebeurt er niets meer. Uit onze praktijk…
Responsible AI van principes tot praktijk
Artificial Intelligence ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel elke week verschijnen er nieuwe modellen en steeds meer organisaties experimenteren met…
De organisaties die dat doen,
Veelgestelde vragen,
AI kan polisvoorwaarden, contracten en eerdere afhandelingen doorzoeken en combineren met gegevens over claims en klanten. Daardoor vinden medewerkers sneller het juiste antwoord en ziet de organisatie eerder waar claims afwijken of klanten afhaken.
Bij een taak waar medewerkers nu veel tijd kwijt zijn aan zoeken, zoals het beantwoorden van vragen over dekking en voorwaarden. Daar is snel te zien wat een assistent oplevert, en de lessen zijn bruikbaar voor de volgende stap.
Polisvoorwaarden en contracten, claimhistorie, klantcontacten, premie- en betaalgegevens en soms externe bronnen. Het werk zit in het ontsluiten van de documenten en in het koppelen van de gegevens, zodat een model of assistent op één betrouwbare bron werkt.
Door bij elk antwoord te laten zien uit welke voorwaarde of welk document het komt, door modellen te documenteren en te monitoren, en door vooraf vast te leggen waar een medewerker altijd de beslissing neemt. Zo blijft te verantwoorden hoe een uitkomst tot stand kwam.
Door de assistent of het signaal te tonen in het systeem waarin medewerkers al werken, en door af te spreken wie het bijhoudt als voorwaarden, producten of regels veranderen. Een assistent met verouderde voorwaarden doet meer kwaad dan goed.