De klant heeft AI al geraadpleegd.

Verzekeringsklanten raadplegen AI-hulpmiddelen voordat zij met u spreken. Van de klanten die dat deden om zich te oriënteren, paste ruim een derde daarna de eigen polis aan. Het adviesmoment verplaatst zich naar een laag die u niet beheert.

J.D. Power onderzocht hoe klanten van auto- en woonverzekeringen AI-hulpmiddelen gebruiken. Het onderzoek is gebaseerd op 8.352 klantbeoordelingen over 24 verzekeringsmerken en acht AI-hulpmiddelen van derden, met veldwerk in juni en juli 2026 en is op 27 augustus 2026 gepubliceerd. Van de klanten gebruikt 29 procent AI om zich op producten en dekking te oriënteren, om het eigen account te beheren, om dekking te begrijpen vóór het indienen van een claim, of om een offerte of nieuwe polis aan te vragen. Van wie AI gebruikte om zich te oriënteren, paste 37 procent daarna de polis aan. Van wie AI gebruikte bij het aanvragen van een nieuwe polis, kocht 42 procent er ook een.

Dit is een Amerikaans onderzoek en het meet geen Nederlands klantgedrag. Wat het wel laat zien, is dat het moment waarop een klant zich een oordeel vormt kan verschuiven naar een gesprek waar u niet bij bent en waarvan u geen verslag hebt. Voor uw organisatie raakt dat twee dingen. Het eerste is de zorgplicht: past een klant zijn polis aan op grond van informatie uit een hulpmiddel van een derde, dan is de vraag wie beoordeelt of die aanpassing passend was. Het tweede is de waarde van uw eigen distributieketen: als oriëntatie en vergelijking elders plaatsvinden, waarom zou de klant dan nog naar u toekomen?

De bestuurlijke vraag is niet of dit hier ook gebeurt, maar in welk klantsegment het zich het eerst voordoet. Laat per segment vaststellen waar klanten zich nu oriënteren, wat dat betekent voor de rol van uw adviseurs in dat segment en welke informatie over uw producten een AI-hulpmiddel van een derde vandaag over u geeft.

Sinds 2 augustus 2026 kan de Europese Commissie een aanbieder van een AI-model voor algemene doeleinden verplichten dat model te beperken, uit de handel te nemen of terug te roepen. Voor u is dat een leveringsrisico met een nieuwe oorsprong.

Een AI-model voor algemene doeleinden is een model dat niet voor één toepassing is gebouwd maar door afnemers in uiteenlopende processen wordt ingezet. Artikel 93 van de AI-verordening geeft de Europese Commissie drie bevoegdheden tegenover de aanbieder van zo'n model: eisen dat hij maatregelen neemt om aan zijn verplichtingen te voldoen, eisen dat hij het risico beperkt wanneer een evaluatie ernstige zorgen over systeemrisico oplevert en eisen dat hij het model beperkt, uit de handel neemt of terugroept. De bevoegdheid is rechtstreeks getoetst tegen de eigen tekstpagina van de Commissie. Zij kwam deze week in beeld doordat OpenAI het Amerikaanse Congres op 2 september 2026 schreef dat het werkt aan automatische uitschakeling van eigen systemen: wat daar vrijwillig wordt gebouwd, bestaat hier al als wettelijke bevoegdheid.

Voor uw organisatie is dit geen nalevingsvraag, want de bevoegdheid richt zich op de aanbieder en niet op u als gebruiker. Het is een continuïteitsvraag. Tot nu toe kende uw leveranciersrisico twee scenario's: toegang die een buitenlandse overheid afsnijdt en doorontwikkeling die de leverancier zelf opschort. Hier komt een derde bij, waarbij de aanleiding bij de leverancier ligt en het gevolg bij u. Een maatregel tegen één modelaanbieder kan meerdere van uw processen tegelijk raken wanneer die op hetzelfde model steunen.

Laat nagaan welke van uw processen op een model voor algemene doeleinden steunen en van welke aanbieder. Toets vervolgens of uw continuïteits- en uitwijkafspraken deze grond dekken: clausules die alleen op overmacht en op ingrijpen door een buitenlandse overheid zijn geschreven, dekken een maatregel van de eigen Europese toezichthouder niet.

Vanaf 9 december 2026 valt software, inclusief AI-toepassingen, onder het herziene Europese productaansprakelijkheidsrecht. Nieuwe bewijsvermoedens en een recht op inzage in stukken verlichten de positie van de eisende partij. Voor verzekeraars raakt dit vooral de portefeuille.

De herziene Europese richtlijn productaansprakelijkheid trad op 8 december 2024 in werking en geldt voor producten die na 9 december 2026 op de markt worden gebracht of in gebruik worden genomen. Software en AI-toepassingen vallen daarbij uitdrukkelijk onder het begrip product. Twee wijzigingen verschuiven het speelveld. De richtlijn introduceert weerlegbare vermoedens die de bewijslast van de eisende partij verlichten. Daarnaast krijgt die partij recht op door de rechter bevolen inzage in stukken zodra hij feiten aandraagt die de vordering aannemelijk maken. Kernbegrippen als een voor de hand liggend gebrek en redelijkerwijs voorzienbaar gebruik zijn niet gedefinieerd, wat de invulling bij de lidstaten legt. Stand van de omzetting per juni 2026: tien lidstaten hadden een wetsvoorstel gepubliceerd, waaronder Nederland; Hongarije was toen de enige die de wet had aangenomen.

Voor uw eigen bedrijfsvoering is de blootstelling beperkt: een verzekeringsovereenkomst is geen product in de zin van deze richtlijn. De blootstelling loopt langs twee andere lijnen. De eerste is software die uw organisatie zelf op de markt brengt, zoals een klantapplicatie of een portaal dat u aan tussenpersonen levert. De tweede is groter: uw portefeuille. Partijen die u verzekert brengen wel software en AI-toepassingen op de markt. Hun aansprakelijkheidspositie verandert per die datum.

Twee dingen kunnen nu op de agenda. Laat vaststellen welke van uw eigen digitale producten onder het nieuwe regime kunnen vallen en of uw logboeken een inzagebevel aankunnen. En laat voor de aansprakelijkheidsportefeuille beoordelen wat de verlichte bewijspositie doet met de schadelast in de branches waar u software- en technologierisico's verzekert.

Amerikaanse verzekeraars en volmachten herzien periodiek de data waarmee hun modellen werken, omdat de prestaties anders wegzakken. Enkelen bouwen eigen platformen om zeggenschap over hun data te houden. Het onderscheid zit steeds minder in het model zelf en steeds meer in de data die u het model meegeeft.

Een model dat bij ingebruikname goed presteert, blijft dat niet vanzelf zo doen: verandert de werkelijkheid waarover het is getraind, dan zakt de kwaliteit van de uitkomsten weg zonder dat er iets stukgaat. Digital Insurance beschrijft op 2 september 2026 hoe Amerikaanse verzekeraars en volmachten daarop reageren. De eerste beweging is het periodiek opnieuw bekijken van de data die het model krijgt, als vast onderhoud en niet als incident. De tweede is het naar binnen halen van data en platformen: een genoemde partij bouwde een eigen bemiddelingsplatform om zeggenschap te houden, data op te bouwen en de afhankelijkheid van derden te verkleinen.

Daarin zit een strategische verschuiving die verder reikt dan het onderhoud zelf. De modellen zijn voor iedere partij in de markt beschikbaar, tegen vergelijkbare voorwaarden. Dat geldt niet voor de data die een organisatie het model meegeeft. Naarmate meer partijen dezelfde hulpmiddelen inzetten, verplaatst het onderscheidend vermogen zich van het model naar de eigen data en naar de vraag wie die data bezit. Een organisatie die haar klantdata laat ontstaan bij een externe aanbieder, bouwt op dat punt geen positie op.

Er is ook een governancekant. Als modelprestaties in de tijd wegzakken, is periodieke hervalidatie een bestuurlijke taak en geen technisch onderhoud. Dat sluit aan op wat de EIOPA-Opinion over AI-governance van organisaties verwacht bij doorlopend modelbeheer. Laat vastleggen hoe vaak uw modellen opnieuw worden beoordeeld, wie daarover rapporteert en waar de data staat waarmee dat gebeurt.