De medewerkers van het Schadecentrum die verantwoordelijk zijn voor de behandeling van deze claims, zijn getraind om verdachte situaties te herkennen. Wanneer zij twijfel hebben over een melding, sturen zij deze door naar de afdeling Speciale Zaken voor nader onderzoek. Onderzoeksindicatoren spelen hierbij een rol, maar daarnaast is het ook een kwestie van praktijkervaring die maakt dat medewerkers van het Schadecentrum een neus hebben voor het herkennen van mogelijke fraude. Niet onbelangrijk daarbij is de rol van de fraudecontactpersoon op de afdeling die haar collega’s met raad en daad bijstaat.

De Vereende zocht een inventieve manier om de medewerkers hierin te ondersteunen en vond die bij Councyl, een spin-off van de TU Delft. Councyl ontwikkelt zelflerende software voor decision support.

Expert data

Nicolaas Heyning, CEO van Councyl legt uit: “Verreweg de meeste systemen die werken met kunstmatige intelligentie, doen dit op basis van historische data. Daarop wordt een algoritme losgelaten om toekomstig gedrag te voorspellen. Dit kan heel goed werken, maar de data moeten dan wel beschikbaar zijn en een nadeel is dat er bias, vertekening, in kan zitten.

Onze software maakt geen gebruik van historische data maar van ‘expert-data’. Wij brengen de deskundigheid van medewerkers in kaart en ontwikkelen op basis daarvan een model dat kan helpen bij besluitvorming. Het is een aanvulling op hun werk, géén vervanging ervan.”

Indicatie

Om voor het Waarborgfonds een model op maat te kunnen bouwen, ontwikkelde Councyl een kleine set fictieve scenario’s. Ieder scenario representeerde een claim ingediend door een particulier. Heyning: “Vervolgens vroegen we de medewerkers van het Schadecentrum en van Speciale Zaken per scenario aan te geven of ze deze claim zouden selecteren voor onderzoek en waarom. Wat zou jij vinden van die en die situatie?”

Op die manier formuleerden de medewerkers van het Schadecentrum en van Speciale Zaken tijdens een aantal sessies besliscriteria: redenen waarom een casus wordt geselecteerd voor onderzoek. Het resultaat is een transparant model geworden dat precies laat zien op basis van welke kenmerken een casus als verdacht wordt gezien. Op basis van dit model is een interactieve vragenlijst gemaakt, die de medewerkers van het Schadecentrum bij elke schademelding invullen. “Het antwoord op één enkele vraag is zelden doorslaggevend”, benadrukt Heyning, “maar als vragen worden gecombineerd, kunnen er situaties ontstaan waarvan je denkt: nu begint het er verdacht uit te zien.”

Knock-outs

Saskia van Straten, senior operationeel onderzoeker en coördinator Fraudebeheersing bij het Waarborgfonds Motorverkeer, nam deel aan de sessies: “Het was best lastig om de criteria te wegen en de fictieve scenario’s te beoordelen. Wat zijn voor ons knock-outs, wat zijn twijfelgevallen? Welk antwoord leidt tot welke consequenties? Door de keuzes die wij maakten, leerde de software welke criteria wij hanteren en hoe doorslaggevend die voor ons zijn.”

Heyning: “Het model hebben we teruggekoppeld aan de medewerkers. Zo ontdekten we dat er in sommige situaties verschil zit in beoordeling tussen de medewerkers van het Schadecentrum en de afdeling Speciale Zaken. Ze letten op andere criteria, hebben een ander onderbuikgevoel. Het was voor beide teams heel interessant om daar inhoudelijk met elkaar over in gesprek te gaan.”

Pilot

Met de interactieve vragenlijst is een pilot gedraaid. Vier medewerkers van het Schadecentrum vulden bij elke melding de vragenlijst in. Daaruit kwam een automatisch gegenereerde voorspelling: “X procent van de afdeling Speciale Zaken zou deze casus graag nader onderzoeken.” Zo werden de schadebehandelaars geholpen om op een meer onderbouwde manier een casus door te sturen.

Tijdens de pilot werden er 3% méér dossiers onderzocht. Reden om het systeem voor het Waarborgfonds in gebruik te nemen. Heyning: “Het is nu een standaard onderdeel geworden van het beslisproces. In feite kijkt de afdeling Speciale Zaken nu virtueel mee met de medewerkers van het Schadecentrum.” Van Straten: “Het doel is hierbij waarheidsvinding en het aantoonbaar maken van fraudezaken. Blijkt een claim rechtmatig, dan dragen wij hem ook snel weer over aan de medewerkers van het Schadecentrum voor verdere behandeling.”

Het Waarborgfonds

Het Waarborgfonds Motorverkeer is er voor benadeelden die materiële en/of letselschade hebben geleden door toedoen van een motorrijtuig waarvan de bestuurder aansprakelijk is voor de ontstane schade. Men kan een verzoek om schadevergoeding indienen in het geval dat het motorrijtuig A: onbekend is gebleven, B: wel bekend, maar niet verzekerd is, C: wel bekend, maar gestolen is, D: wel verzekerd is, maar de verzekeraar is failliet, of E: is vrijgesteld van verzekeringsplicht (de zogenoemde erkende gemoedsbezwaarden).

Medewerkers van het Schadecentrum houden zich bezig met materiële voertuigschades van schadelijdende partijen waarbij de dader onbekend is, onverzekerd is of erkend gemoedsbezwaard is. Het Waarborgfonds is vooral bekend van de ‘hit & run’-schades. U heeft uw auto geparkeerd, gaat boodschappen doen en bij terugkomst zit er een deuk in uw auto en geen briefje achter de ruitenwisser. De dader is doorgereden! Als u niet allrisk verzekerd bent en de dader is onbekend of onverzekerd, kunt u die schade bij het Waarborgfonds claimen.

Schadebehandelaar Jeannette de Moor nam ook deel aan de pilot. “De samenwerking met Councyl was heel prettig, we hebben dit echt samen ontwikkeld. Ik ben erg benieuwd wat dit nieuwe systeem ons nu gaat opleveren als we dit breder in het Schadecentrum gaan inzetten. De investering in tijd is beperkt en de eerste resultaten smaken naar meer! We zien het dan ook als een welkome en waardevolle aanvulling van onze gereedschapskist gericht op het herkennen van verdachte situaties en potentieel frauduleuze dossiers. Ten slotte leidt het tot een nog intensievere samenwerking met de collega’s van Speciale Zaken. Daar kunnen we als Waarborgfonds alleen maar de vruchten van plukken.”

Verschuivingen

Het systeem was aanvankelijk opgebouwd met fictieve scenario’s, maar nu het in gebruik genomen is, worden alle daadwerkelijk genomen beslissingen en onderzoeksresultaten toegevoegd. Heyning: “Het systeem leert dus continu bij – ook of schadezaken terecht zijn doorgestuurd of niet. Het kan best zijn dat er verschuivingen gaan optreden, en dat bepaalde criteria belangrijker worden.”

Van Straten: “Het zou mooi als dit systeem een succes wordt. Elke euro die we onterecht uitgeven is er een te veel. Het is gemeenschapsgeld.”

Spin-off

Councyl is opgericht door Caspar Chorus, hoogleraar Keuzegedragmodellering aan de TU Delft. Hij vroeg Nicolaas Heyning, deskundige op het gebied van kunstmatige intelligentie en ervaren ondernemer, om met hem samen te werken. “We bestaan net drie jaar, de Vereende was een van onze eerste klanten. Zij hebben al in een vroeg stadium gezien dat onze software voor hen een oplossing kan zijn. Ze waren bereid om erin te investeren en samen het systeem te ontwikkelen, met als resultaat een vruchtbare samenwerking.”

Transparant

Andere klanten van Councyl zijn vooral te vinden in de publieke sector, of aanpalend daaraan. “Omdat onze modellen volledig transparant zijn, heeft ons bedrijf vooral klanten die exact moeten kunnen verantwoorden hoe ze tot hun beslissing komen. Sinds de toeslagenaffaire zijn veel organisaties een beetje in een kramp geraakt als het gaat om kunstmatige intelligentie. Ze zitten niet te wachten op het volgende schandaal. Daarom is het prettig dat er nu een alternatieve methode is die volledig transparant is, die geen historische data nodig heeft en die veel minder risico op bias bevat.”