De rol van data analytics in de revolutie van de verzekeringssector

16 juni 2025 20 min gelezen

Verzekeringen zijn nooit gemaakt voor snelheid. Of flexibiliteit. Het is een van die bedrijfstakken die nog steeds een erfenis hebben van statische modellen, starre processen en risicocategorieën die niet meer zijn bijgewerkt sinds faxmachines als ultramodern werden beschouwd.

En toch verandert het.

Niet omdat iemand besloot dat het tijd was voor een digitale facelift, maar omdat het volume en de waarde van gegevens eindelijk de weegschaal deden doorslaan. Als ik met leidinggevenden van verzekeringsmaatschappijen praat, is er altijd dat moment waarop ze zich realiseren dat hun grootste bezit niet de polissen zijn die ze verzekeren. Het zijn de gegevens waar ze al jaren mee zitten, meestal ongebruikt, meestal in silo's opgeslagen.

Dit artikel is geen juichstuk over "digitale transformatie". Het is een harde blik op hoe data-analyse de verzekeringswereld verandert: van acceptatie en prijsstelling tot fraudedetectie, claims en klantervaring. Ik zal ook vertellen hoe de slimste spelers het toepassen (en er niet alleen over praten) en wat echte resultaten scheidt van verspilde budgetten.

Als je leiding geeft in verzekeringen, leer je hier hoe je gegevens kunt gebruiken om betere beslissingen te nemen en sneller te handelen.

Laten we beginnen.

Belangrijkste opmerkingen

Traditionele verzekeringsmodellen volstaan niet langer. Onderbuikgevoelige beslissingen en statische risicocategorieën worden vervangen door dynamische, realtime analyses die weerspiegelen hoe mensen zich gedragen.
Dashboards bieden nuttig inzicht, maar het echte voordeel komt wanneer analytics is ingebed in acceptatie, prijsstelling, fraudedetectie en klantbetrokkenheid.
Voorspellende analyses helpen verzekeraars hun kosten met 67% te verlagen en hun inkomsten met 60% te verhogen. Fraudedetectie alleen al is goed voor meer dan $300B aan jaarlijkse besparingen.
Verzekeraars die dit goed doen, gaan sneller. Ze prijzen nauwkeuriger, sporen fraude eerder op, handelen claims sneller af en bieden polissen op maat in het belang van hun klanten. Kortom, ze winnen.
86% van de verzekeraars gebruikt analytics al voor belangrijke beslissingen. Als u gegevens nog niet als een strategisch bedrijfsmiddel behandelt, loopt u niet alleen achter, maar wordt u er ook aan blootgesteld.

Verzekeren met data-analyse vs traditionele verzekering

Je kunt veel zeggen over een bedrijf aan de hand van de manier waarop het beslissingen neemt. Bij verzekeringen blijft de ouderwetse aanpak in sommige gevallen bestaan: starre risicomodellen, oude silo-systemen die niet communiceren en beslissingen die meer gebaseerd zijn op gewoonte dan op inzicht.

Ondertussen doen de koplopers iets heel anders. Ze schatten het risico niet in, ze modelleren het.

Dit is hoe de twee benaderingen op elkaar aansluiten:

Aspect	Traditionele verzekering	Gegevensgestuurde verzekering
Besluitvorming	Gebaseerd op statische regels en gemiddelden uit het verleden	Geïnformeerd door real-time gegevens, voorspellende modellen
Hulpmiddelen	Excel-spreadsheets, silo-systemen	BI-platforms, uniforme dashboards, geautomatiseerde pijplijnen
Risicobeoordeling	Gegeneraliseerde risicocategorieën	Gedetailleerde risicoprofilering met gedrags- en externe gegevens
Opsporing van fraude	Handmatige beoordelingen, rode-vlag lijsten	Patroonherkenning, anomaliedetectie, machinaal leren
Ervaring van de klant	Beleid voor iedereen	Gepersonaliseerde aanbiedingen op basis van individueel gedrag en gebeurtenissen in de levenscyclus
Schadeafhandeling	Traag, handmatig, veel papier	Geautomatiseerde, op regels gebaseerde en AI ondersteunde workflows
Schaalbaarheid	Moeilijk aan te passen, knelpunten door handmatig werk	Eenvoudig schaalbaar met gesystematiseerde data-infrastructuur
Inzichten	Vertraagd en gefragmenteerd	Real-time, gevisualiseerd, bruikbaar

En dat is de echte verschuiving, niet alleen in hulpmiddelen, maar ook in mentaliteit. Traditionele verzekeringen lopen achter. Datagestuurde verzekeringen komen ter zake.

Als je nog steeds probeert om moderne eisen door legacysystemen te loodsen, is het de moeite waard om je af te vragen: Los je het probleem echt op, of maak je het alleen maar erger?

We klanten helpen die vraag te beantwoorden elke dag bij Innowise.

De rol van data analytics in de verzekeringssector

De meeste verzekeraars hebben geen technologieprobleem. Ze hebben een denkend probleem.

Ze beperken het gebruik van gegevens tot rapportage en incidentele dashboards, terwijl hun activiteiten nog steeds vertrouwen op intuïtie, statische regels en bestaande logica. Dat is prima, totdat de markt onder je verschuift. En dan heb je heel wat in te halen.

Laten we eens uitwerken hoe je data analytics voor verzekeringen op de juiste manier kunt implementeren.

Van het groeperen van risico's naar het begrijpen ervan

Underwriting betekende vroeger middeling. Mensen werden gesorteerd op leeftijd, geografie en beroep - in grote lijnen bedoeld om de waarschijnlijkheid weer te geven. Tegenwoordig is die benadering niet alleen achterhaald, maar ook gevaarlijk.

Moderne acceptatie gebruikt Gedetailleerde gedragsgegevens (wearables, IoT, leefstijlmarkers, sociale gegevens) om van aannames naar bewijs te gaan. Autoverzekeraars die telematica gebruiken, vragen bijvoorbeeld niet langer hoe oud je bent; vragen ze hoe je rijdt. Het verschil is enorm.

En het is niet alleen theorie. Sommige verzekeraars hebben al hele programma's rond deze aanpak opgebouwd.

Van reactieve naar preventieve fraudedetectie

Traditionele fraudedetectie is reactief. Tegen de tijd dat een rode vlag wordt geactiveerd, is de uitbetaling al gebeurd, of erger nog, herhaaldelijk misbruikt.

Met analyses, modellen voor anomaliedetectie en text mining Verdacht gedrag in realtime markeren. Claims met inconsistente verhalen, opgeblazen kosten of ongebruikelijke frequentie worden gemarkeerd voordat het geld het systeem verlaat.

Van "best guess" naar strategische duidelijkheid

Hier is het minder zichtbare voordeel: duidelijkheid.

Analytics verbetert niet alleen de prestaties, het brengt het bedrijf op één lijn. Teams werken met gedeelde, realtime zichtbaarheid in claims, customer lifetime value, retentierisico en polisprestaties. Plotseling zijn ops, product en marketing niet meer aan het gissen - ze zijn gesynchroniseerd.

Van hard gecodeerde systemen naar adaptieve architectuur

De laatste verschuiving is architectonisch.

Legacy systemen zijn broos. Ze kunnen niet goed overweg met nieuwe gegevensstromen en vereisen te veel handmatige interventie. Moderne verzekeringsplatforms zijn ontworpen om te leren. Ze absorberen nieuwe gegevens, passen hun modellen aan en nemen zonder aarzelen beslissingen.

Dat betekent minder brandjes blussen. En meer tijd om nauwkeurige consumentenproducten te maken.

Te veel gegevens en geen duidelijkheid? Wij helpen je met organiseren, visualiseren en snel handelen.

Voordelen van het analyseren van verzekeringsgegevens

De impact van data analytics gaat verder dan processen. Het zorgt voor meetbare bedrijfsresultaten. Ik hoop dat inzicht in deze voordelen verzekeraars zal helpen inzien waarom investeren in analytics essentieel is voor groei en veerkracht.

Kostenbesparingen: lagere operationele kosten door automatisering en vroegtijdige opsporing van fraude.
Inkomstengroei: Nauwkeurigere prijzen en een gepersonaliseerd beleid zorgen voor een hogere klantenbinding en meer nieuwe klanten.
Risicobeperking: Verbeterde risicovoorspelling verlaagt onverwachte verliezen en stabiliseert verzekeringstechnische resultaten.
Verbeterde klanttevredenheid: Aanbiedingen op maat en een snellere afhandeling van claims verhogen de loyaliteit en de merkreputatie.
Naleving van regelgeving: Betere gegevensgovernance en -rapportage verminderen juridische risico's.
Schaalbaarheid: Datagestuurde systemen ondersteunen groei zonder extra handmatige belasting.
Concurrentievoordeel: Early adopters winnen marktaandeel door sneller te handelen op basis van inzichten dan collega's.

Belangrijkste gebruiksscenario's van gegevensanalyse voor risico's en verzekeringen

Dit is hoe gegevens worden toegepast in de hele verzekeringswaardeketen - dagelijks, stilletjes en met grote impact.

Risicobeoordeling en prijsstelling

Vergeet brede categorieën. De verzekeraars van vandaag stellen dynamische risicoprofielen op aan de hand van historische gegevens, realtime gedrag en zelfs onconventionele signalen zoals sociale media-activiteit, koopgedrag of satellietbeelden voor vastgoeddekking. Het resultaat? Precisieprijzen die het werkelijke risico weerspiegelen.

Opsporing van fraude

Moderne fraudeanalyses gaan dieper dan op regels gebaseerde systemen. Het combineert gestructureerde gegevens (claimgeschiedenis, providergegevens) met ongestructureerde input (claimverhalen, gedragspatronen) om afwijkingen in een vroeg stadium aan het licht te brengen. Text mining, anomaliedetectie en het vergelijken van gegevens van derden signaleren nu fraude voordat het uw reserves aantast.

Telematica in autoverzekeringen

Real-time gegevens van GPS-apparaten en sensoren helpen autoverzekeraars te begrijpen hoe een voertuig wordt bestuurd, niet alleen wie het bestuurt. Dit omvat acceleratie, remmen, kilometerstand en zelfs telefoongebruik achter het stuur. De beloning? Gepersonaliseerde premies, snellere afhandeling van claims en minder geschillen.

Klantsegmentatie

Met analytics kunnen verzekeraars verder gaan dan demografische gegevens en klanten segmenteren op basis van gedragskenmerken, levensfasen, digitale gewoonten en meer. Dat betekent dat marketing, productontwerp en ondersteuning op maat kunnen worden gemaakt, niet alleen gericht. Het is het verschil tussen een polis aanbieden en relevantie bieden.

Automatisering van claimverwerking

Automatisering zorgt nu voor het grootste deel van de eerste verwerking van claims: gegevensvalidatie, controles op inconsistenties en berekeningen van schikkingen. Analytics verbetert de nauwkeurigheid en markeert verdachte claims voor nader onderzoek, zodat menselijke experts zich kunnen bezighouden met randgevallen.

Underwriting verbetering

De tijd dat acceptatie alleen gebaseerd was op leeftijd en statische tabellen is voorbij. De huidige verzekeraars voeren verschillende datasets in AI modellen in - van EHR's tot kredietgedrag en rijgegevens - en genereren risicoscores die voortdurend worden bijgewerkt. Het is dynamisch, niet vast. En het weerspiegelt veel beter het echte risico.

Klantervaring personaliseren

Polishouders worden niet langer behandeld als dossiers. Met analytics kunnen verzekeraars proactief behoeften identificeren, op verloop anticiperen en op het juiste moment waarde bieden, of het nu gaat om een dekkingsherinnering, productupgrade of korting op basis van levensstijl. Denk aan CX met context.

Voorspellende analyses

Van het identificeren van klanten die waarschijnlijk dure claims gaan indienen tot het detecteren van klanten die op het punt staan om hun verzekering te beëindigen, voorspellende modellen laten verzekeraars een stap voor blijven. Deze proactieve houding verbetert de retentie, wijst middelen effectiever toe en helpt langdurige relaties op te bouwen.

Catastrofe modellering

Natuurrampen zijn altijd onvoorspelbaar geweest, maar de frequentie en intensiteit ervan nemen toe. Daarom combineert analytics nu realtime klimaatgegevens, satellietgegevens en kaarten van stedelijke ontwikkeling om het risico op rampen op specifieke locaties te modelleren voordat ze zich voordoen. Dit is de toekomst van verzekeren voor klimaatvolatiliteit.

Gezondheids- en welzijnsprogramma's

Verzekeraars werken nu samen met werkgevers en polishouders om gezondheidsresultaten te verbeteren. Analytics van wearables, wellness check-ins en schadehistorie maken preventieve zorg, risicostratificatie en flexibelere beleidsopties op basis van gezondheidsprofielen mogelijk.

Schaderegeling optimaliseren

Schadesystemen op basis van analytics kunnen voorspellen of een claim geldig is, hoe lang het zal duren om op te lossen en hoe groot de kans is dat de claim escaleert. Dit helpt verzekeraars om prioriteiten te stellen, rechtszaken te voorkomen en zowel de uitbetalingstermijn als de overhead te verkorten.

Cyberbeveiliging en digitale risico's

Verzekeraars verzekeren nu cyberrisico's met behulp van analyses die rekening houden met IT-infrastructuur, bedreigingen in de sector en risico-indicatoren op basis van gedrag. Aan de andere kant gebruiken ze dezelfde tools om hun eigen activiteiten te beschermen: het opsporen van verdachte toegangspatronen, misbruik van credentials of anomalieën in gebruiksgegevens.

Fraudepreventie in de gezondheidszorg

Fraude in de gezondheidszorg is complex en vaak heimelijk. Analytics signaleert patronen die geen enkel handmatig systeem kan ontdekken (dubbele facturen, spookclaims, opgeblazen servicevolumes of verkeerd afgestemde diagnoses) en initieert automatisch onderzoeksworkflows.

Taxatie van onroerend goed

Datamodellen bevatten nu informatie over locaties, bouwmaterialen, schadefrequentie en zelfs lokale infrastructurele ontwikkelingen om vastgoed in realtime te kunnen taxeren. Geen verouderde taxaties of onder-/oververzekeringsrisico's meer.

Productontwikkeling

Verzekeraars gebruiken eindelijk gegevens om polissen te ontwerpen die mensen echt willen. Door schadegegevens, gebruikspatronen, opkomende risico's en gedragssignalen te verzamelen, kunnen ze producten ontwikkelen voor microsegmenten en onderbediende niches identificeren. Het doel is niet volume, maar precisie.

Mis geen kansen die verborgen liggen in uw gegevens - laat onze analisten onthullen wat belangrijk is.

Data analytics in verzekeringen: marktoverzicht

Als je een momentopname wilt van waar het met de verzekeringssector naartoe gaat, volg dan gewoon de gegevens. Literally.

Laten we eens kijken naar wat de cijfers zeggen (en geloof me, ze zijn niet subtiel).

Groei

De Insurance Data Analytics-markt werd in 2023 geschat op USD 11,47 miljard en zal naar verwachting een opmerkelijke CAGR van 15,9% laten zien, waardoor in de komende vijf jaar een verbazingwekkende USD 27,07 miljard zal worden bereikt.

Bron: Inlichtingendienst Mordor

Gebruik

86% van de verzekeringsmaatschappijen rekenen op gegevensanalyse om inzichten te verkrijgen uit uitgebreide gegevensrapporten. Autoverzekeraars zijn momenteel dus aan het overstappen van het uitsluitend vertrouwen op interne schadebestanden naar gedragsgestuurde analyses.

Bron: Inlichtingendienst Mordor

Effecten

Levensverzekeraars die predictive analytics gebruiken, rapporteren een kostenreductie van 67%, een omzetstijging van 60% en jaarlijkse besparingen op fraudepreventie van meer dan $300 miljard.

Bron: Willis Towers Watson, Coalitie tegen verzekeringsfraude

Top use cases van data analytics in verzekeringen

Je kunt de hele dag over innovatie praten, maar het bewijs ligt altijd in de uitvoering. De verzekeraars die voorop lopen zijn niet degenen met de mooiste dekken; zij zijn degenen die hebben uitgevonden hoe ze data op schaal kunnen laten werken, in de echte wereld.

Hier zijn drie voorbeelden die laten zien hoe het eruit ziet als analytics zich ontwikkelt van concept tot kerncompetentie.

Allianz SE: datawetenschap als een systeem voor vroegtijdige waarschuwing

Bij Allianz Trade is datawetenschap diep verankerd in de manier waarop zij kredietrisico's voorspellen voor landen, sectoren en bedrijven.

Wat hier slim is, is hoe ze subtiele signalen (zoals liquiditeitsverschuivingen of betalingsachterstanden in aanverwante sectoren) om blootstellingsrisico's te signaleren voordat ze de kop opsteken. Het gaat niet alleen om het kraken van getallen; het gaat om het vroegtijdig verbinden van de punten.

Met dit soort modellering kunnen ze wanbetalingen voorspellen voordat de spreadsheets ze inhalen, wat hen (en hun klanten) een belangrijk voordeel geeft in volatiele markten.

Progressive: telematica die echt invloed heeft op het resultaat

Progressive bouwde een volledig op gebruik gebaseerd verzekeringsecosysteem rond telematica.

Hun Snapshot-programma maakt gebruik van echt rijgedrag (snelheid, remmen, acceleratie, tijdstip) en voert dit in in prijsmodellen die geïndividualiseerd. Dit vermindert niet alleen verkeerde prijzen, maar geeft klanten ook het gevoel dat ze niet betalen voor de slechte gewoonten van iemand anders.

En de kick? Het werkt. Snapshot heeft Progressive geholpen om zowel de risicosegmentatie als de klantloyaliteit te verbeteren, twee gebieden waar de meeste autoverzekeraars nog steeds moeite mee hebben.

UnitedHealth Group: analytics ontmoet sociale context

UnitedHealthcare is een goed voorbeeld van wat er gebeurt als verzekeraars niet meer aan claims denken, maar aan levens.

Ze hebben voorspellende analyses vaststellen wanneer mensen waarschijnlijk gezondheidsproblemen krijgen voor hun symptomen escaleren - niet alleen gebaseerd op hun medische geschiedenis, maar ook op sociale gezondheidsdeterminanten: onzekere huisvesting, toegang tot voedsel, vervoer.

Het gaat niet alleen om gegevens, maar ook om mensen. En het verandert de manier waarop ze zorg, betrokkenheid en kostenbeheersing benaderen binnen grote, door werkgevers gesponsorde populaties.

Drie verschillende bedrijven. Drie verschillende use cases. En één ding hebben ze gemeen: ze behandelen gegevens niet langer als een rapport, maar als een motor voor besluitvorming.

Stappenplan voor de implementatie van gegevensanalyse

Laten we zeggen dat je overtuigd bent van de waarde van gegevensanalyse. Geweldig. Maar nu komt het gedeelte dat de meeste organisaties onderschatten: implementatie.

Want dit is niet alleen het aansluiten van een tool of het inhuren van een datawetenschapper. Het gaat om infrastructuur, processen, governance en strategie - allemaal synchroon. Bij Innowise benaderen we het als volgt wanneer we werken met verzekeringsklanten die verder willen gaan dan experimenteren.

Eisen analyse

Onze analisten helpen u het werkelijke probleem te bepalen dat data analytics kan oplossen, of het nu gaat om risicoscoring, fraudedetectie of het voorspellen van churn. We bouwen geen fancy modellen die nooit worden gebruikt.

Ontwerp van gegevensarchitectuur

Als je gegevens in een dozijn systemen staan die niet met elkaar praten, schiet analytics tekort. Wij helpen definiëren hoe gegevens worden opgeslagen, geraadpleegd en beveiligd, zodat ze bruikbaar, compliant en schaalbaar zijn.

Gegevensmodellering

Nu is het tijd om de rommel te structureren. We brengen relaties tussen entiteiten in kaart, ontwerpen schema's en creëren een schone basis voor query's. Dit draait allemaal om het toekomstbestendig maken van uw inzichten.

Gegevensinvoer

We verzamelen gegevens uit je hele ecosysteem (claimsystemen, apps voor klanten, externe API's, zelfs IoT-bronnen zoals telematica) in een centrale opslagplaats. Dit is waar raw nuttig wordt.

Gegevens opschonen

Niemand heeft het hier vaak genoeg over. Maar tenzij je rommel-in-, rommel-uit-resultaten wilt, moeten je gegevens worden opgeschoond: ontdubbeld, gecorrigeerd en gevalideerd. Ja, het is vervelend. Ja, het is essentieel.

Datameer bouwen

Hier slaan we enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens op in native formaten. Zie het als je langetermijngeheugen - flexibel, toegankelijk en klaar voor analyse wanneer dat nodig is.

ETL/ELT pijplijn implementatie

We ontwerpen en implementeren de processen die gegevens ophalen, transformeren voor analyse en in doelsystemen laden. Of het nu batch of real-time is, de pijplijn moet kogelvrij zijn, anders gaat alles stroomafwaarts kapot.

Kwaliteit assurance

We vertrouwen pas op outputs als we de pijplijn hebben getest en de wiskunde hebben geverifieerd. QA is geen bijzaak. Het is een continue stap om de integriteit van de gegevens, de degelijkheid van de logica en de nauwkeurigheid van het model te garanderen.

Automatisering en inzet

Zodra de engine draait, automatiseren we de workflows. Dashboards worden vanzelf vernieuwd, modellen worden indien nodig opnieuw getraind en waarschuwingen worden geactiveerd zonder handmatige invoer. Vervolgens implementeren we de volledige stack in productieomgevingen met rollbackplannen en ingebouwde waarneembaarheid.

Gegevensanalyse en visualisatie

Tot slot, de inzichten. We passen statistische modellen, ML en BI-tools toe om echte betekenis uit de gegevens te halen en deze te visualiseren op een manier die beslissingen stimuleert, niet verwarring.

01 Eisen analyse

02 Ontwerp van gegevensarchitectuur

03 Gegevensmodellering

04 Gegevensinvoer

We verzamelen gegevens uit je hele ecosysteem (claimsystemen, apps voor klanten, externe API's, zelfs IoT-bronnen zoals telematica) in een centrale opslagplaats. Dit is waar raw nuttig wordt.

05 Gegevens opschonen

06 Datameer bouwen

07 ETL/ELT pijplijn implementatie

08 Kwaliteit assurance

09 Automatisering en inzet

10 Gegevensanalyse en visualisatie

Wees fraude te slim af voordat het uw marges leegzuigt.

Top 5 moderne data-analyseplatforms voor verzekeringen

Laat je hier niet overweldigen. Je hebt geen 20 analysetools nodig. Je hebt er één of twee nodig die perfect passen bij je bedrijfsmodel, je datamaturiteit en je teamstructuur. Hieronder staan vijf platforms die we goed hebben zien werken in de verzekeringsbranche, afhankelijk van wat je probeert op te lossen.

Niet "beste in het algemeen". Het beste voor het werk.

Tableau
Microsoft Power BI
SAP S/4HANA
Qlik Sense
Alteryx

Geschikt voor: gegevensvisualisatie en dashboards voor leidinggevenden

Tableau is geweldig als je complexe gegevens eenvoudig inzichtelijk wilt maken, vooral voor niet-technische gebruikers. Verzekeraars, schadebeheerders en zelfs leidinggevenden kunnen trends doorsnijden met drag-and-drop dashboards. Het is snel, visueel en relatief licht om te implementeren.

Voors

Zeer gebruiksvriendelijk
Grote gebruikersgemeenschap en trainingsbronnen

Nadelen

Licenties kunnen duur worden
Zwakke gegevensvoorbereiding - je hebt stroomopwaarts iets anders nodig

Geschikt voor: end-to-end rapportage voor teams die de Microsoft-stack al gebruiken

Als je Microsoft 365 gebruikt, past Power BI perfect bij je. Het integreert probleemloos met Excel, Azure, SQL Server en Teams. Je krijgt fatsoenlijke visualisatie, fatsoenlijke modellering en veel waar voor je geld. En met de juiste instellingen kan het zelfs extreem grote datasets aan.

Voors

Nauwe integratie met het Microsoft ecosysteem
Schaalbaar voor zowel kleine als grote organisaties

Nadelen

Leercurve voor beginners
Mac- en Linux-gebruikers hebben pech

Geschikt voor: realtime bedrijfsbrede analyses met ingebouwde ERP-integratie

S/4HANA is een beest, en dat bedoel ik zowel in de goede als in de slechte zin. Als je al diep in SAP zit, geeft dit je een krachtig, real-time overzicht van alle activiteiten: polisbeheer, financiën, claims en nog veel meer. Maar het vereist een aanzienlijke investering, gespecialiseerde vaardigheden en complexe configuratie.

Voors

Real-time analyses op basis van transactiegegevens
Naadloze ERP-integratie voor grotere ondernemingen

Nadelen

Hoge investeringskosten
Vereist gespecialiseerde training en zware configuratie

Geschikt voor: self-service analytics en associatieve gegevensontdekking

Qlik Sense is geweldig als je relaties tussen datapunten moet onderzoeken die niet voor de hand liggen. Het is met name sterk voor fraudedetectie, claimanalyse en klantsegmentatie. Bovendien is de query in natuurlijke taal verrassend goed.

Voors

Flexibel associatief datamodel
Gebruikers in staat stellen zelfstandig te verkennen

Nadelen

Licentiekosten stapelen zich snel op voor grote teams
Niet ideaal voor snelle rapporten

Geschikt voor: gegevens mengen, voorbereiden en geavanceerde analyses uitvoeren zonder code te schrijven

Alteryx blinkt uit in de previsualisatiefase. Het is wat je gebruikt als je ruwe gegevens rommelig en verspreid zijn, maar je er wel snel iets zinnigs uit moet halen. Denk aan: acceptatieworkflows, prijsbepalingsmodellen, complexe risicoscores.

Voors

Geweldig voor data prep en automatisering
Krachtige analyses zonder diepgaande codeervaardigheden

Nadelen

De prijs is niet MKB-vriendelijk
Kan nieuwe gebruikers overweldigen met zijn interface

Conclusie

Data analytics is niet langer optioneel voor verzekeringsmaatschappijen. Het is essentieel om weloverwogen beslissingen te nemen, processen te versnellen en klanten beter van dienst te zijn. Verzekeraars die gebruik maken van gegevens verlagen de kosten, vangen fraude eerder op en bieden polissen aan die zijn afgestemd op het werkelijke gedrag van de klant.

Als je klaar bent met experimenteren en analyses wilt die echt iets opleveren, dan zijn wij er om je te helpen. Bij Innowise bieden we diensten voor gegevensanalyse en oplossingen op maat te ontwikkelen om risicobeoordeling scherper, claims soepeler en de klantervaring beter te maken.

Klaar om echt werk te maken van je gegevens? Laten we praten.

FAQ

Data analytics in verzekeringen verwijst naar het gebruik van statistische methoden, machine learning en big data tools om bruikbare inzichten te halen uit enorme hoeveelheden informatie - alles van gedrag van polishouders en schadehistorie tot IoT-gegevens en input van derden. Ruwe gegevens worden omgezet in slimmere beslissingen op het gebied van prijsstelling, risico, fraude en klantenservice.

Het gaat verder dan rapporteren. Data analytics helpt verzekeraars bij het afstemmen van premies, het identificeren van fraude voordat uitbetalingen plaatsvinden, het verminderen van vertragingen bij schadeclaims en het creëren van gepersonaliseerde producten. Operationeel verlaagt het kosten en vermindert het verspilling. Strategisch gezien stelt het verzekeraars in staat om zich sneller aan te passen, zich te richten op de juiste markten en te opereren met een helderheid die voorheen niet mogelijk was.

Absoluut. Met de juiste modellen kunnen verzekeraars fraudepatronen opsporen (zoals te hoge claims, collusie of dubbele declaraties) voordat het geld het systeem verlaat. Technieken als anomaliedetectie en natuurlijke taalverwerking maken vroegtijdige interventie mogelijk, waardoor fraudepreventie een proactief systeem wordt in plaats van een dure schoonmaakoperatie nadat de schade is aangericht.

Big data breidt uit wat verzekeraars kunnen zien, analyseren en op kunnen reageren. Het omvat gestructureerde gegevens (zoals demografische gegevens en polisgeschiedenis) en ongestructureerde gegevens (zoals sensormetingen, signalen van sociale media of gesprekstranscripten). De combinatie zorgt voor een nauwkeurigere risicobeoordeling, realtime besluitvorming en hypergepersonaliseerde aanbiedingen die het werkelijke gedrag van de klant weerspiegelen.

Het korte antwoord: dat kan, maar dat hoeft niet. De kosten zijn afhankelijk van de IT-inrichting, de interne mogelijkheden en de mate waarin de gegevens beschikbaar zijn. Het grootste risico is niet te veel uitgeven, maar te weinig investeren. Bedrijven die vastzitten aan handmatige processen of verouderde modellen verliezen na verloop van tijd vaak veel meer aan inefficiëntie, gemiste kansen en vermijdbare verliezen.

Verzekering, claims en fraudedetectie hebben meestal de snelste ROI. Maar marketing, klantenservice en productontwikkeling profiteren ook aanzienlijk wanneer analytics wordt gebruikt om de behoeften van klanten te begrijpen en gedrag te voorspellen. In een volledig uitgerijpte opstelling wordt analytics het bindweefsel tussen afdelingen, en niet slechts een silo-tool voor één team.

BI (Business Intelligence) laat zien wat er is gebeurd, het richt zich op dashboards, KPI's en historische patronen. Predictive analytics gaat een stap verder: het gebruikt historische gegevens om te modelleren wat er waarschijnlijk hierna gaat gebeuren, of dat nu een claim, een churn-risico of een fraudepoging is. Het verandert hindsight in foresight en actie.

De sector verschuift van statische, handmatige processen naar adaptieve, datagestuurde systemen. Dit omvat het automatiseren van acceptatie, het digitaliseren van claims, het integreren van AI voor klantondersteuning en het integreren van analyses in elke beslissingslaag. Het doel is niet alleen modernisering. Het gaat erom een slimmer, sneller en veerkrachtiger verzekeringsmodel te bouwen dat in realtime kan evolueren.

Deel:

Dmitry Nazarevich

CTO

Dmitry leidt de technische strategie achter aangepaste oplossingen die echt werken voor klanten - nu en wanneer ze groeien. Hij combineert visie met praktische uitvoering en zorgt ervoor dat elke build slim, schaalbaar en afgestemd op het bedrijf is.

Meer lezen

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Waarom Innowise?

2500+

IT-professionals

93%

terugkerende klanten

18+

jarenlange expertise

1300+

succesvolle projecten

Gerelateerde inhoud

Blog

Beslissingsintelligentie: het nieuwe tijdperk van AI

Bekijk hoe bedrijven AI en datamodellen gebruiken om complexe beslissingen te automatiseren in financiën, gezondheidszorg en logistiek.

Dmitry Nazarevich

mei 6, 2025

Blog

Hoe een performant softwareontwikkelteam te structureren

Leer de beste structuur voor softwareteams: essentiële rollen, workflows en schalingstips voor startups en grote bedrijven.

Dmitry Nazarevich

apr 29, 2025

Blog

De ultieme gids voor Apache Airflow

Leer wat Apache Airflow is en hoe het complexe dataworkflows helpt automatiseren, plannen en beheren.

Dmitry Nazarevich

apr 12, 2025

Blog

Hoe maak je een SRS-document?

Luchtdichte software-eisen schrijven: Belangrijke secties, best practices en veelgemaakte fouten om te vermijden.

Dmitry Nazarevich

apr 8, 2025

Blog

Uw bedrijf stimuleren met big data analyse

Ontsluit groei met Big Data: voorspellende analyses, klantinzichten en operationele efficiëntie.

Dmitry Nazarevich

apr 8, 2025

Blog

Odoo vs Zoho vergeleken: Welke tool moet ik kiezen?

Vergelijk Odoo en Zoho om erachter te komen welk ERP het beste bij jouw bedrijf past, van prijzen tot functies en flexibiliteit.

Kiryl Drabysheuski

mrt 31, 2025

Blog

Data science vs data analytics: de verschillen begrijpen

Vergelijk datawetenschap en analytics om duidelijk de beste aanpak te bepalen voor de datagestuurde beslissingen van uw bedrijf.

Dmitry Nazarevich

mrt 19, 2025

Blog

IT-outsourcing vs. offshoring: verschillen, voor- en nadelen

Weeg de voor- en nadelen van het uitbesteden van technisch werk af: kostenbesparingen, toegang tot talent en de afwegingen waar je op moet letten.

Dmitry Nazarevich

mrt 10, 2025

Blog

De toekomst van big data - Voorspellingen en onderzoeken | Data analytics, en de gevolgen ervan voor het bedrijfsleven

Toekomstige Big Data trends: Hoe AI analytics en quantum computing tegen 2030 zakelijke beslissingen zullen transformeren.

Dmitry Nazarevich

mrt 10, 2025

Blog

Inzicht in de moderne levenscyclus van softwareontwikkeling (SDLC)

Begrijpen hoe SDLC teams helpt om tijd, kosten en kwaliteit te beheersen in alle fasen van softwareontwikkeling.

Dmitry Nazarevich

mrt 4, 2025

Blog

De kracht van business intelligence in de gezondheidszorg

Ontdek hoe BI-tools de patiëntenzorg verbeteren, kosten verlagen en ziekenhuisactiviteiten optimaliseren met gegevensgestuurde beslissingen.

Aleh Yafimau

mrt 3, 2025

Blog

Slimme landbouw: de toekomst van de landbouw

Ontdek hoe IoT-sensoren en AI gewasopbrengsten optimaliseren en tegelijkertijd het gebruik van water en pesticiden in de moderne landbouw verminderen.

Dmitry Nazarevich

feb 15, 2025