AI-oplossing · Leveren

Risicosignalen automatisch, beslissingen menselijk

Controles die de wet of je verzekeraar eist, zijn saai werk met grote gevolgen. Wij laten het systeem de controles uitvoeren en de signalen met bewijs verzamelen, maar de beslissing blijft bij een mens: HITL, oftewel een mens in de lus. Wie wat wanneer besloot, en op basis waarvan, staat vast en is terug te zoeken.

Het probleem

Je moet klanten controleren voordat je levert, en dat kost je medewerkers tijd die ze liever aan verkoop besteden. Sla je een stap over, dan loop je risico dat je pas ontdekt als het misgaat. En als een toezichthouder of verzekeraar vraagt waarom je destijds akkoord ging, moet iemand dat reconstrueren uit e-mail.

Wat het oplevert

Controles gebeuren bij elke aanvraag, ook op vrijdagmiddag
Signalen komen met bewijs erbij, zodat beoordelen seconden kost in plaats van minuten
Duidelijke gevallen gaan door, twijfelgevallen komen bij een mens
Elk besluit is vastgelegd met tijdstip, persoon en onderbouwing
Regels aanscherpen kan zonder dat iemand zijn werkwijze hoeft te veranderen

Hoe het werkt

In 5 stappen

De controles draaien bij elke aanvraag
Er wordt niets overgeslagen omdat het druk is of omdat de klant aardig klinkt aan de telefoon.
Signalen krijgen een score
Wat is opgevallen en hoe zwaar het weegt, staat bij elkaar. Een beoordelaar leest een samenvatting, geen ruwe uitdraai.
Alles onder de drempel gaat naar een mens
Twijfelgevallen komen in een wachtrij met het bewijs ernaast en een tijdklok erop, zodat niemand ongemerkt blijft wachten.
Het besluit wordt vastgelegd
Goedkeuren of afwijzen wordt opgeslagen met tijdstip, persoon en onderbouwing. Achteraf reconstrueren uit e-mail is niet meer nodig.
De drempels zijn instelbaar
Wil je strenger of soepeler zijn, dan verschuif je de drempel. De werkwijze blijft gelijk, alleen de omvang van de wachtrij verandert.

Waarmee we dit bouwen

Voor wie

bedrijven met verplichte klant- of kredietcontroles
verhuur, lease en abonnementen met risico op wanbetaling of fraude
organisaties die achteraf moeten kunnen aantonen waarom ze akkoord gingen

Veelgestelde vragen

Waarom niet volledig automatisch goedkeuren?

Omdat de verantwoordelijkheid niet automatiseerbaar is. Een model kan uitstekend signalen verzamelen en de duidelijke gevallen afhandelen, maar bij twijfel wil je een mens die het gesprek kent en de afweging maakt. Wij bouwen daarom altijd een drempel in: daarboven loopt het door, daaronder beslist iemand van jou, en dat besluit telt.

Kunnen wij aantonen wat er is gecontroleerd?

Ja, dat is het halve doel. Per aanvraag staat vast welke controles zijn uitgevoerd, wat eruit kwam, wie er vervolgens naar keek en wat er is besloten. Dat spoor is opvraagbaar zonder dat iemand oude mailboxen in hoeft. Wat een toezichthouder of verzekeraar precies van je verlangt, stem je af met je eigen jurist.

Waar het draait