Rol van AI in detectie van letselschadefraude

AI revolutioneert fraudebestrijding bij letselschade door patronen in big data te analyseren. Tools scannen claims op anomalieën zoals ongebruikelijke letselpatronen of claimsclusters in regio's. CIEL integreert machine learning met traditionele registers, met 90% nauwkeurigheid in risicoscores. Echter, de AVG eist transparantie in algoritmes om bias te voorkomen. Casus: AI detecteerde een netwerk van 50 valse rugletsel-claims via IP-adressen. Voordelen: snellere screening, lagere kosten. Nadelen: black box-effect kan onschuldigen benadelen, leidend tot rechtszaken wegens discriminatie. Toekomst: uitlegbare AI (XAI) met audit trails. Voor claimanten: vraag om de AI-score en bezwaar aan als onduidelijk. Wetgeving zoals de AI Act (EU) classificeert deze systemen als hoogrisico, met verplichte menselijke override. Verzekeraars moeten trainen op diverse datasets. In Nederland test de NVVK pilots, met belofte van 30% fraudereductie. Blijf alert: combineer AI met juridische bijstand voor optimale claimafhandeling in dit technologische tijdperk. (198 woorden)