Image

dr. Arjan van Hessen

Telecats

Hoe de verzekeraar straks ons gedrag gaat ‘voorspellen’

De AI ontwikkeling op met name het talige gebied vormt een serieuze bedreiging. Want AI gaat ver. Het is een onvermijdelijk gevolg en voor veel professionals geldt dat ze op zoek moeten gaan naar hun eigen meerwaarde. Mits goed geïmplementeerd is AI steeds beter in staat om ons gedrag te voorspellen. Verzekeraars worden straks ‘de voorspeller’. AI is namelijk steeds beter in staat om met algoritmes een beeld te maken van de menselijke angsten, verlangens en gedragingen. Verzekeraars zijn flink op weg wat betreft het gebruik van AI in hun technologie-strategie.

Vooral voor de contactcenters heeft Telecats al veel toepassingen ontwikkeld. Een computer vraagt je waarom je belt en nog voordat je een medewerker te spreken krijgt, heeft hij/zij al redelijk wat informatie over jou op het scherm staan. Bij sommige verzekeraars wordt het hele hypotheekproces door software beoordeeld, het gaat heel hard. Over een tijdje, wanneer AI voldoende is ontwikkeld, weet de verzekeraar al wat je wil en kunnen ze zelf proactief contact opnemen. Verzekeringsmaatschappijen kunnen dan als het ware al voorspellen waar je behoefte aan hebt.

Maar er liggen momenteel nog wel wat uitdagingen: mensen hebben ons beeld van de wereld gevormd en dat gebruiken we in onze intermenselijke communicatie. Als je onze gesprekken zou uitschrijven zie je hoe vaak we maar halve zinnen maken, én tegelijkertijd elkaar toch begrijpen. Wij mensen spelen bewust en onbewust heel erg op elkaar in. Tussen mensen en AI zit nu nog een groot gat. Als een gesprek nu langer dan twee zinnen van elkaar verwijderd is lukt het gesprek met AI niet meer. Wij mensen kunnen dat wel goed, de draad bijvoorbeeld in een gesprek verliezen en die later dan weer ineens oppakken.


Image Image

Onderhuidse veronderstellingen

Juist daar ligt de uitdaging in de verdere ontwikkeling van AI: het contact tussen mensen, de gebaren, de indirecte woordgrappen. AI werkt goed bij heel directe communicatie, als er bijvoorbeeld letterlijk wordt vertaald wat er wordt gezegd. En dan heb ik het over zakelijke communicatie, want als een verhaal ook maar enigszins iets poëtisch heeft, wordt de vertaling troebel. Die onderhuidse veronderstellingen, die toespelingen, dat is heel lastig. In de afgelopen tien jaren heeft AI enorm bijgedragen aan de verbetering van de spraakherkenning. De focus nu vooral ligt op ‘spraak-begrijpen’.


AI als assistenten

Met dergelijke technologieën maak je processen sneller en goedkoper en zal het op een aantal gebieden even goed werk verrichten als de specialist

Met AI technologie maak je processen sneller en goedkoper en zal het op een aantal gebieden even goed werk verrichten als de specialist, maar we beschouwen dat als ondersteunende techniek. We zijn bij Telecats nu bijvoorbeeld bezig met een meldkamer-project van de politie. Als je vroeger naar 112 belde en zei: ‘Ik sta in Utrecht op de Maliebaan’, dan moest de dispatcher de kaart erbij pakken en doorvragen. Nu laat het systeem onmiddellijk de kaart van Utrecht zien en zoomt in op het gebied. De informatie wordt sneller getoond en meer met elkaar gekoppeld waardoor we sneller kunnen reageren. AI technologie is dus onze assistent.

Velen van ons kennen Watson, een supercomputer die is gebouwd door IBM. Die computer kan een geschreven medische vraag interpreteren en na een zoektocht door een verzameling van encyclopedieën, boeken, tijdschriften, wetenschappelijke artikelen en gedownloade websites binnen enkele seconden goed beantwoorden. Sommigen voorspellen dat Watson de specialist zal wegvagen, maar is dat wel zo? Het is namelijk maar de vraag of de maatschappij daar wel op zit te wachten. Met dergelijke technologieën maak je processen sneller en goedkoper en zal het op een aantal gebieden even goed werk verrichten als de specialist, maar we zien bij Telecats nog steeds een belangrijke rol voor de specialist als mens met empatisch vermogen ondersteund door AI technologie. Denk aan een medewerker van het contactcenter die tijdens het gesprek, op basis van hetgeen de klant zegt, automatisch de juiste kennisartikelen ziet.

Image

Maatschappelijke debatten

Het zijn wendingen waar we maatschappelijk gezien toch debat over zullen moeten voeren. Dat zullen dan vooral debatten ‘achteraf’ zijn en niet ‘vooraf’. Er wordt veel geëxperimenteerd en soms is AI al doorgevoerd in werkprocessen. De politierechter bijvoorbeeld, de kleinere vergrijpen zoals diefstal en bekeuringen worden nu door middel van AI gestuurde computers beoordeeld en vonnissen uitgedeeld zonder dat daar een mens bij aan te pas is gekomen. Een aantal juristen roept daar nu vragen over op. En dan niet over de kwaliteit van de vonnissen, maar over het feit dat er geen mens aan te pas komt. Het gevaar zit hem in het feit dat we de ethische kant van AI wel eens over het hoofd willen zien. AI werkt goed waardoor wij er een enorm vertrouwen in krijgen, maar de gebruikte algoritmes zijn getraind op menselijke data en die bevatten ook veel vooroordelen en fouten. Een hypotheek kan worden afgewezen simpel en alleen om het feit dat je een bepaalde postcode hebt. AI kan discriminatie ook in de hand werken, het reflecteert immers de discriminatoire tendensen in de maatschappij. Daarom moeten we goed blijven nadenken over de inzet.

Verzekeraars en adviseurs zullen goed moeten blijven opletten wat de ontwikkeling van AI betreft. Heel veel dingen die ze nu doen, zullen ze over een aantal jaar niet meer doen. Probeer in te spelen op de toegevoegde waarde en maak gebruik van reeds ontwikkelde toepassingen, zoals:

Routeren met spraakherkenning

Wanneer de klant contact opneemt, wordt de vraag, het verzoek of de klacht van de klant bepaald met behulp van spraakherkenning. Alles wat de klant zegt, wordt door spraakherkenning in een context geplaatst (verzekeren, beleggen of bancair) en ook verstaat het systeem alle producten. De spraakherkenner geeft meteen antwoord, stelt een wedervraag of verbindt meteen door naar de juiste medewerker. (Meer over routeren met spraakherkenning)

Spraakanalyse op het contact center

Bij Spraakanalyse worden telefoongesprekken in het contact center opgenomen en met taal- en spraaktechnologie verwerkt en geanalyseerd op basis van de inhoud en emotie van het gesprek. Betreft het een herhaalcall? Wordt er veel doorverbonden? Is de routering wel goed? Wat is de vraag achter de vraag? (Meer over spraakanalyse)

Quality Monitoring met AI

Gaat het gesprek tussen klant en contact center medewerker goed of moet er iemand ingrijpen? Is de klant tevreden na afloop van het gesprek of niet? Hoe zou het klantcontact veranderen als de emotie van de beller bekend is? Met taal- en spraaktechnologie zijn emoties in spraak steeds beter te detecteren. Stiltes in een gesprek, crosstalk (door elkaar heen praten) en stemverheffing zijn ‘emotie’ markers die goed vastgelegd kunnen worden. Naast het analyseren van het geluidsignaal, kunnen we ook herkennen wat er gezegd wordt met spraakherkenning. (Meer over Quality Monitoring)

Deel dit bericht