AI ondersteunde acceptatie van verzekeringen met Onesurance

Opdrachtgever

Onesurance

Datum project

Q1 & Q2 2024

De uitdaging

Het aanvragen van een levensverzekering blijkt vaak een moeizaam en frustrerend proces. Klanten moeten uitgebreide medische vragenlijsten doorlopen, waarbij zelfs een milde aandoening zoals hooikoorts, een eerdere ziekenhuisopname of een verholpen SOA, leidt tot een verplichte beoordeling door een medische professional. Dit betekent dat artsen en medisch professionals veel tijd besteden aan gevallen die slechts minimale risico’s met zich meebrengen. Deze situatie veroorzaakt onnodige wachttijden voor klanten en belast het medische systeem onnodig.

Onesurance en Brush bundelen krachten

Daarom sloegen Onesurance, AI-specialist in de verzekeringssector, en Brush de handen ineen om een klantgerichte oplossing te ontwikkelen waarin Responsible AI en ethiek centraal staan. Onesurance had een duidelijke visie: een AI gedreven acceptatie proces dat niet alleen efficiënt is, maar ook betrouwbaar en verantwoord omgaat met medische gegevens.

Met behulp van Brush's ethische ontwikkelcyclus werd het systeem in kleine, zorgvuldige stappen opgebouwd. Iedere stap werd daarbij beoordeeld om te zorgen dat klantvriendelijkheid, veiligheid en verantwoordelijkheid geborgd waren. Dit leidde tot een AI-oplossing die de ethische aspecten van dit essentiële proces zorgvuldig bewaakt.

Het resultaat

De samenwerking tussen Onesurance en Brush resulteerde in een AI-systeem dat het aanvraagproces voor levensverzekeringen aanzienlijk versnelt en vereenvoudigt. Dankzij de oplossing kunnen lichte medische gevallen nu binnen enkele dagen worden beoordeeld en goedgekeurd, in plaats van weken. Dit betekent dat klanten snel duidelijkheid krijgen, wat de klantervaring verbetert en de tevredenheid verhoogt.

Daarnaast zorgt het systeem ervoor dat medische professionals zich kunnen richten op de gevallen die daadwerkelijk specialistische beoordeling vereisen. De "human-in-the-loop" aanpak blijft van kracht, waarbij een mens elke beslissing controleert om consistentie en betrouwbaarheid te waarborgen. Hierdoor is het systeem niet alleen snel en efficiënt, maar ook verantwoord en veilig, met respect voor zowel de klant als de betrokken professionals.


Geschreven door

Noëlle Cicilia

Co founder & expert

Project delen?

Deel dit project op social media of met je vrienden en- of collega’s. Heb je vragen over het project? Neem dan contact op.

Data Analytics

Data-driven dashboard voor inzicht in kansenongelijkheid bij kinderen

Machine Learning

AI-driven matchingplatform voor optimale stageplaatsing