De nieuwe realiteit: technologie en strategie
Blog Patrick Dannenburg – April 2026
De Nederlandse markt voor schadeverzekeringen bevindt zich in een periode van structurele verandering. Als je al wat langer rondloopt zoals ik, dan zie je dat het speelveld voor met name middelgrote en kleinere verzekeraars uitdagender wordt. Waar voorheen sturen op efficiency en incrementele optimalisatie voldoende leek, dwingen trends tot heroverweging van het bedrijfsmodel en de strategie. Structurele trends zoals technologische versnelling, regeldruk en klimaatverandering leggen de grenzen van een traditionele aanpak bloot.
Toch is dit niet uitsluitend een bedreiging, juist nu ontstaat er ruimte voor herpositionering. Juist middelgrote en kleine verzekeraars beschikken over kwaliteiten die de grootsten misschien niet vanzelfsprekend hebben: kortere lijnen, gespecialiseerde kennisgebieden, sterke klantrelaties en een diepe regionale of sectorale verbondenheid. In plaats van een beperking vormen deze eigenschappen misschien wel nu een strategisch voordeel.
Technologie als katalysator
De afgelopen jaren is digitalisering en specifiek kunstmatige intelligentie (AI) uitgegroeid van een wat futuristisch ogende belofte naar een concreet hulpmiddel. Bij grote verzekeraars wordt AI inmiddels breed ingebed in processen zoals schadeafhandeling, risicoselectie en klantcontact. Technologie evolueert meestal sneller dan de mens en de samenleving kunnen bijbenen. De voorspellingen van vijftien jaar geleden dat we nu massaal in zelfrijdende auto’s zouden rijden, laat bijvoorbeeld zien dat omarming vaak trager gaat dan de technologie zelf. Neem dat de zelfrijdende Tesla’s nu pas de weg op mogen in Nederland, het eerste land in Europa[1]. Het vraagt adaptatietijd.
Generatieve AI levert in mijn beleving pas waarde op als ook het (data)fundament op orde is. Anders is er toch vaak sprake van een vorm van ‘gold plating’ – of populair gezegd: van een drol een gebakje maken – en daarmee potentieel meer de wens van de gedachte. Strategisch gezien werkt het wellicht beter om AI in eerste instantie als aanjager te zien, een katalysator om bestaande knelpunten op te lossen: lange doorlooptijden, oplopende kosten en groeiende werkdruk.
AI in de sector
De Nederlandsche Bank (DNB) signaleert dat verzekeraars AI steeds vaker inzetten in hun dagelijkse operatie[2]. Ook EIOPA concludeert dat generatieve AI al diep doordringt in de verzekeringssector en grote productiviteitswinsten belooft, maar dat verzekeraars bewust kiezen voor een gecontroleerde en voorzichtige opschaling[3]. Met name grotere verzekeraars investeren inmiddels actief in AI en hebben hiervoor structurele capaciteit beschikbaar. Kleinere verzekeraars zien het belang van AI wel, maar lopen in de praktijk achter in investeringen en toepassing. Daarnaast is de governance rond AI in veel organisaties nog onvoldoende uitgekristalliseerd. Hoewel verantwoord gebruik van AI aandacht krijgt, is de verankering in beleid, risicobeheersing en besluitvorming vaak nog niet volwassen. De komst van de Europese AI Act — met eisen op het gebied van transparantie, risicoclassificatie en toezicht — zal dit proces versnellen. DNB en EIOPA zullen AI daarom nadrukkelijk blijven meenemen in het toezicht, met aandacht voor zowel de kansen als de prudentiële risico’s. Menselijk toezicht, sterke governance en robuuste risicobeheersing blijven essentieel.
Vooral kleinere verzekeraars ervaren knelpunten door beperkte schaal en gebrek aan specialistische capaciteit. Het classificeren en documenteren van modellen vraagt expertise die vaak niet in‑house aanwezig is. Bovendien zijn zij relatief afhankelijk van externe leveranciers, waardoor inzicht in en controle over modellen beperkt is. Dit staat op gespannen voet met de transparantie‑eisen van de AI Act. Toch ligt hier óók een kans denk ik.
De meest succesvolle transformaties beginnen klein. Door bijvoorbeeld één concreet proces te kiezen met veel werkdruk of hoge foutgevoeligheid, ontstaan er snel tastbare resultaten. Dat creëert draagvlak en momentum voor verdere stappen. Kleinere verzekeraars hebben het voordeel van wendbaarheid, ze kunnen sneller schakelen, sneller leren en sneller doorpakken.
Duurzame technologie
Er zit veel potentieel in efficiënter gebruik van mens en middelen, maar AI heeft daarbij ook een duidelijke schaduwkant. Het trainen en gebruiken van grote modellen vraagt veel energie en water, en datacenters veroorzaken een aanzienlijke CO₂-uitstoot, vooral wanneer zij afhankelijk zijn van fossiele energie. AI is alleen duurzaam wanneer het bewust wordt ontworpen en ingezet: met hernieuwbare energie, efficiënte modellen en een duidelijke afweging tussen maatschappelijke voordelen en milieubelasting. Welke verzekeraar hanteert ook daadwerkelijk dit duurzaamheidscriterium?
Voor verzekeraars die duurzaamheid hoog in het vaandel hebben, is AI vooral een strategisch middel maar ook een toetssteen voor geloofwaardigheid. Aan de positieve kant kan AI helpen om risico’s rondom klimaatverandering beter te modelleren, schadepreventie te verbeteren en klanten te stimuleren tot duurzamer gedrag, bijvoorbeeld via preventieve waarschuwingen of dynamische premies. Ook intern kan AI processen efficiënter maken, waardoor minder middelen nodig zijn en de operationele druk afneemt. Zo kan AI direct bijdragen aan zowel financiële stabiliteit als maatschappelijke meerwaarde.
AI dwingt verzekeraars ook om kritisch te zijn op hun eigen keuzes. Het gebruik van energie-intensieve modellen of niet-transparante algoritmen kan botsen met duurzaamheidsambities en maatschappelijke verantwoordelijkheid. Voor verzekeraars betekent dit dat zij niet alleen moeten kijken naar wat AI oplevert, maar ook naar hoe het wordt ingezet: met aandacht voor energiegebruik, ethiek, uitlegbaarheid en langetermijnimpact. Juist voor partijen die duurzaamheid claimen, wordt AI daarmee niet alleen een hulpmiddel, maar ook een lakmoesproef voor consistent en verantwoord beleid.
Digitale afhankelijkheid
Een ander punt is de afhankelijkheid van niet‑Europese technologie. De cloudplatformen en AI‑modellen die verzekeraars gebruiken, komen grotendeels uit de Verenigde Staten. Dat betekent dat data, rekenkracht en belangrijke softwarecomponenten buiten Europa worden beheerd. Dit brengt risico’s met zich mee rond datatoegang, leveranciersonafhankelijkheid en politieke invloed van buitenaf. Ook dit is iets waar verzekeraars een (beleidsmatig) standpunt over moeten innemen, welke afhankelijkheid is wenselijk dan wel noodzakelijk?
Europa probeert de kloof te verkleinen met investeringen in digitale soevereiniteit, strengere regelgeving en samenwerkingsprojecten die transparantie en controle centraal stellen. Toch blijft het gat met de Amerikaanse markt nog aanzienlijk. Europese AI‑initiatieven en cloudleveranciers worden wel steeds volwassener, maar hebben meer tijd en ondersteuning nodig om als volwaardig alternatief te kunnen fungeren.
Kiezen is vooruitgaan
Historisch gezien heeft elke generatie gevreesd dat technologie het einde van het werkmatige bestaan zou inluiden. Neem de komst van de (stoom)machines, de computer, de robots en Machine Learning. Meebewegen, anticiperen en de rust bewaren is het devies wat mij betreft. Kijkend door je oogharen ontstaat een helder beeld: toekomstbestendige verzekeraars maken bewuste en strategische keuzes. Zie je je generatieve AI de ‘gezagvoerder’ voor je organisatie of toch meer als je ‘copiloot’? Vooralsnog de laatste zou ik zeggen, waarbij de ‘human in the loop’ essentieel is en blijft. De lichtere taken zullen verdwijnen, de zwaardere taken blijven over. Dit vraagt om oplettendheid: als we deze lichte taken uit handen geven en alleen het zware (denk)werk blijven doen, dan ligt mentale overbelasting (de zogenaamde ‘brain fry’) op de loer. Om harder te kunnen lopen, moet je kunnen blijven ontspannen.
Voor bestuurders van middelgrote en kleinere verzekeraars is dit een belangrijk moment. De toekomst vraagt om expliciete beslissingen over focus, risicobereidheid en samenwerking. Bij Arcturus staan we graag naast bestuurders in dit proces. Wij combineren risicokennis en technologische inzichten tot samenhangende strategische scenario’s. Niet met standaardoplossingen, maar door scherpe vragen te stellen en realistische opties neer te leggen. Verandering is normaal geworden, waarbij doordacht ondernemerschap essentieel blijft. De nieuwe realiteit is er al. En bedenk maar zo: AI, het blijft toch mensenwerk.