Terug naar blog
In dit artikel vertellen Product Marketer Tom Faas en AI Strategist Thomas van Manen welke customer service uitdagingen zij zien bij verzekeraars en hoe AI-agents helpen om klantcontact sneller, beter en efficiënter te maken.
Waarom heeft de verzekeringssector baat bij AI-agents?
“In de verzekeringssector houdt het klantcontact niet op na het afsluiten van een polis. Sterker nog, daar begint het vaak pas,” stelt Thomas. “Klanten komen terug met vragen over dekkingen, het indienen van claims of het doorvoeren van wijzigingen. En omdat polisvoorwaarden complex zijn, er talloze uitdagingen spelen en informatie verspreid is over meerdere systemen, is het lastig om snel tot een duidelijk antwoord te komen.”
Welke uitdagingen, naast informatievoorziening, zien jullie nog meer bij verzekeraars?
Thomas: “Naast de complexiteit van informatievoorziening is communicatie vaak versnipperd. Klanten kunnen contact opnemen via diverse kanalen en omdat die gesprekken niet centraal worden opgeslagen, gaat context verloren en moeten ze zichzelf herhalen.”
Ook verouderde IT zijn een uitdaging. “Een groot deel van de administratieve taken, zoals het registreren van claims en verzamelen van bewijsstukken, worden handmatig gedaan. Daarnaast zijn integraties met bestaande systemen vaak complex, waardoor innovaties traag worden uitgerold. Dit remt de productiviteit van medewerkers enorm.”
Op welke manieren kunnen verzekeraars AI-agents zoal inzetten?
“De kracht van AI-agents zit in hun veelzijdigheid,” zegt Thomas. “Ze kunnen zowel klantgerichte taken overnemen als medewerkers ondersteunen en interne processen automatiseren.”
Volgens Tom is het behandelen van vragen en verzoeken op individueel niveau een van de belangrijkste rollen voor AI-agents. “AI-agents beantwoorden polisvragen op maat, zonder dat de klant door lange FAQ’s hoeft te ploegen. Bovendien kunnen ze claims indienen, bewijsstukken opvragen en vervolgstappen plannen. Dat versnelt de doorlooptijd van dossiers aanzienlijk.”
Thomas benoemt daarnaast de administratieve kracht van AI-agents voor verzekeraars: “Veel administratieve taken kunnen door AI-agents worden voorbereid of zelfs volledig geautomatiseerd,” zegt Thomas. “Ze verzamelen informatie, controleren documenten, doen fraudechecks en loggen alle acties in de juiste systemen. Handmatig overtypen is dus niet meer nodig.”
Tom benadrukt tot slot het belang om AI-agents niet als vervangers, maar juist als aanvulling op je medewerkers te zien. “AI-agents zijn er om repetitieve taken uit handen te nemen, zodat medewerkers hun tijd kunnen besteden aan taken waar menselijke skills onmisbaar zijn,” legt hij uit. “Denk aan het beoordelen van complexe of gevoelige dossiers, het geven van persoonlijk advies en het monitoren van AI-agents. Door menselijke kennis en AI-technologie slim te combineren creëer je een hybride model waarin ze elkaar versterken.”
Hoe helpt HALO verzekeraars om AI met vertrouwen in te zetten?
Zeker in een sector waar privacy en nauwkeurigheid cruciaal zijn, kan het spannend zijn om AI in te zetten. “Die zorg is begrijpelijk, maar HALO is ontwikkeld met strenge beveiligings- en governance-eisen. Je bepaalt niet alleen wie agents mag aanpassen en wie gesprekken kan inzien, maar ook wie toegang krijgt tot klantdata of tools mag koppelen. Alle data-uitwisseling is versleuteld en iedere wijziging in een agent of workflow wordt gelogd.”
Hoe zorgt HALO ervoor dat je grip blijft houden op AI-agents?
“Met HALO houd je altijd inzicht in wat een agent doet,” legt Tom uit. “Elke interactie is terug te lezen en voorzien van bronverwijzingen, zodat je precies ziet op welke informatie een antwoord gebaseerd is.” Daarnaast werken AI-agents uitsluitend met jouw eigen documentatie en klantdata, en gebruiken ze dus geen informatie van het open internet. Dat maakt antwoorden betrouwbaar, consistent en up-to-date. “Zo blijft de kwaliteit van de service hoog en groeit het vertrouwen om AI-agents ook voor complexere taken in te zetten.”
Wat raden jullie verzekeraars aan die wel willen starten met AI-agents, maar intern tegen weerstand aanlopen?
Tom: “Begin klein, bijvoorbeeld met een interne kennisbank-agent. Zo ervaren medewerkers direct de voordelen. Zodra de meerwaarde duidelijk is, kun je verder opschalen naar klantgerichte use cases, zoals gepersonaliseerde polisvragen of claimafhandeling.”
Thomas vult aan: “Door stap voor stap uit te breiden, bouw je een sterke businesscase en creëer je intern draagvlak. Dat maakt het eenvoudig om grotere transformaties door te voeren en AI breder in te zetten.”
