Rol van AI in detectie van letselschadefraude in Rotterdam

AI transformeert fraudebestrijding bij letselschade in Rotterdam door big data te analyseren op patronen typisch voor de regio. Tools scannen claims op anomalieën zoals ongebruikelijke letselpatronen rond de Maas of claimsclusters in Rotterdamse wijken als Charlois en Feijenoord. CIEL integreert machine learning met lokale registers zoals het Rotterdamse letselarchief, met 92% nauwkeurigheid in risicoscores voor havengerelateerde ongevallen. De AVG vereist echter transparantie in algoritmes om bias tegen havenwerkers of migranten te vermijden. Casus: AI ontrafelde een netwerk van 60 valse rugletsel-claims gelinkt aan IP-adressen uit Rotterdam-Zuid. Voordelen: razendsnelle screening van claims uit drukke logistieke hubs, met 25% kostenbesparing voor Rotterdamse verzekeraars. Nadelen: het black box-effect kan onschuldige slachtoffers van tramongelukken oneerlijk uitsluiten, resulterend in rechtszaken bij de Rotterdamse kantonrechter wegens discriminatie. Toekomst: uitlegbare AI (XAI) met audit trails, verplicht onder de EU AI Act die deze systemen als hoogrisico classificeert met menselijke override. Verzekeraars trainen op diverse datasets inclusief Rotterdamse demografie. De NVVK test pilots in Rotterdam met belofte van 35% fraudereductie in de regio. Voor claimanten: eis de AI-score op en maak bezwaar via de Rotterdamse rechtsbijstand. Combineer AI met gespecialiseerde juridische hulp voor optimale afhandeling in deze havenmetropool. (212 woorden)