Rol van AI in detectie van letselschadefraude in Delft

AI revolutioneert fraudebestrijding bij letselschade in Delft door patronen in big data te analyseren, met focus op lokale verkeersongevallen rond de Technische Universiteit Delft en de historische binnenstad. Tools scannen claims op anomalieën zoals ongebruikelijke letselpatronen na fietsongelukken op de Phoenixstraat of claimsclusters in wijken als Poptahof. CIEL integreert machine learning met registers van de gemeente Delft en politie Midden-Holland, met 92% nauwkeurigheid in risicoscores voor Delftse zaken. Echter, de AVG eist transparantie in algoritmes om bias te voorkomen, vooral bij demografische diversiteit in deze studentenstad. Casus: AI detecteerde een netwerk van 45 valse rugletsel-claims uit IP-adressen gelinkt aan Delftse studentenhuizen. Voordelen: snellere screening van claims bij lokale verzekeraars als Univé Delft, lagere kosten voor TU-medewerkersongevallen. Nadelen: black box-effect kan onschuldige Delftenaren benadelen, leidend tot rechtszaken wegens discriminatie bij de kantonrechter in Den Haag. Toekomst: uitlegbare AI (XAI) met audit trails, getest in Delftse pilots. Voor claimanten: eis de AI-score op via de Delftsche Verzekeringsmaatschappij en bezwaar indien onduidelijk. De AI Act (EU) classificeert deze systemen als hoogrisico, met verplichte menselijke override. Verzekeraars trainen op datasets inclusief Delftse tram- en fietspadenincidenten. In Nederland test de NVVK pilots in Delft, met belofte van 35% fraudereductie door samenwerking met de hogeschool. Blijf alert: combineer AI met juridische bijstand van Delftse advocatenkantoren voor optimale claimafhandeling in dit technologische tijdperk. (212 woorden)