Het onderzoek van Marvin van Bekkum naar hoe consumenten kijken naar premiedifferentiatie raakt een gevoelige snaar. Veel mensen ervaren prijsverschillen als oneerlijk. Dat is op zichzelf al een relevante en ongemakkelijke conclusie. Want verzekeren draait uiteindelijk om vertrouwen. Tegelijkertijd gebeurde er iets opvallends in de berichtgeving rondom het onderzoek. De discussie verschoof van de vraag “wat vinden consumenten eerlijk?” naar “hoe bepalen verzekeraars premies?” En precies in die verschuiving ontstond verwarring. Want ineens speelde AI de hoofdrol.
Dat is begrijpelijk. AI is hét maatschappelijke onderwerp van dit moment en het onderzoek kijkt ook nadrukkelijk naar voorbeelden van data-intensieve underwriting en gedragsgestuurde verzekeringen. Maar het onderzoek onderzoekt vooral hoe consumenten zulke ontwikkelingen ervaren en beoordelen, niet hoe Nederlandse verzekeraars concreet hun premies vaststellen. Toch ontstond al snel het beeld dat verzekeraars met obscure AI-systemen premies uitrollen. Dat premies zouden worden vastgesteld door ondoorzichtige generatieve systemen die mensen in hokjes duwen. Alleen: zo werkt premiebepaling in de praktijk niet.
Actuarissen bepalen premies
Verzekeraars gebruiken geen Large Language Models om creatief een premie te verzinnen. Premies worden opgebouwd op basis van statistiek, historische schadegegevens, kansberekening en actuariële modellen. Dat maakt het ook uitlegbaar en dat laatste is niet vrijblijvend. Toezichthouders kijken mee en de sector werkt al jaren met ethische kaders, menselijke controle en eisen rondom uitlegbaarheid van datagedreven toepassingen. Verschillen in premie moeten uitlegbaar zijn, niet alleen juridisch, maar ook ethisch. Overigens: een medewerker mag bij een verzekeraar pas aan een premiemodel werken, als deze minimaal 7 jaar is opgeleid tot actuaris.
Ongemakkelijk
Dat betekent overigens niet dat alle zorgen van consumenten daarmee verdwijnen. Statistische logica en maatschappelijk rechtvaardigheidsgevoel vallen namelijk niet altijd samen. Juist daarom is zorgvuldigheid nodig met zorgvuldige feiten. Wanneer voorbeelden uit eerdere jaren worden gekoppeld aan hedendaagse discussies over generatieve AI, ontstaat al snel een beeld dat groter en dreigender is dan de werkelijkheid ondersteunt. Daarmee verschuift de aandacht van de echte vraag: wat vinden we als samenleving eerlijke risicodeling? naar een versimpeld verhaal over algoritmes. En dat helpt uiteindelijk niemand.
Niet de consument, die recht heeft op heldere uitleg. Niet de onderzoeker, wiens nuance verloren raakt. En ook niet het publieke debat, dat steeds vaker wordt gevoerd op basis van frames in plaats van feiten.
