New York Life werkt samen met de start-up Norm AI om de naleving van regels te versterken. Het duo gebruikt kunstmatige intelligentie die beleid en wetgeving omzet in uitvoerbare controles. De samenwerking speelt in de Verenigde Staten, met directe relevantie voor Europa door de Europese AI-verordening; er zijn zichtbare Europese AI-verordening gevolgen overheid en verzekeraars. Het doel is sneller en consistenter toezicht, met minder fouten en betere documentatie.
Verzekeraar kiest AI voor regels
New York Life is een grote speler in levensverzekeringen en pensioenproducten. Het bedrijf zet nu AI in om interne en externe regels beter te volgen. De keuze volgt op toenemende toezichtdruk en complexere regelgeving in de financiële sector. Die druk geldt ook voor Europese instellingen en Nederlandse verzekeraars.
Norm AI levert een platform dat compliance-processen automatiseert en controleerbaar maakt. In de kern helpt het systeem om regels consequent toe te passen in dagelijkse werkstromen. Dat verkleint de kans op interpretatieverschillen tussen teams. Het creëert ook een gedeeld overzicht van welke regel wanneer is toegepast.
Voor een verzekeraar telt vooral voorspelbaarheid en bewijsvoering. Bij audits is het noodzakelijk om de herkomst van beslissingen te tonen. AI kan hierbij ondersteunen met een volledig logboek (audit trail: een controleerbaar spoor van beslissingen). Zo wordt het eenvoudiger om aan te tonen dat beleid correct is gevolgd.
Platform vertaalt regels naar code
Norm AI gebruikt grote taalmodellen (LLM’s: systemen die tekst begrijpen en genereren) om regels te lezen en te structureren. Het platform zet teksten uit wetten en beleid om in machineleesbare controles. Denk aan if-then-checks die specifieke voorwaarden toetsen. Medewerkers kunnen die controles vervolgens in hun workflow gebruiken.
De software legt tevens uit welke regel aan welke controle hangt. Dat vergroot de transparantie voor compliance-afdelingen en interne auditors. Fouten worden sneller zichtbaar, omdat de logica expliciet is. Wijzigingen in regelgeving zijn eenvoudiger door te voeren via updates van de onderliggende regels.
Integratie met bestaande systemen is cruciaal in verzekeringen. Het platform kan worden gekoppeld aan documentbeheer, klantdossiers en rapportagetools. Zo voorkomen teams dubbele handelingen en blijft data waar die hoort. Tegelijk blijft menselijke controle nodig bij twijfelgevallen en uitzonderingen.
Voordelen en meetbare winst
Automatisering bespaart tijd op handmatige interpretatie van regels. Teams kunnen meer dossiers toetsen met dezelfde bezetting. Ook wordt de uitkomst consistenter, omdat dezelfde logica overal geldt. Dat vermindert operationeel risico en verkleint discussies over interpretatie.
Een tweede voordeel is betere documentatie. Elke controle krijgt context: welke regel, welke versie, en waarom die is toegepast. Dat helpt bij interne kwaliteitscontrole en externe audits. Het versnelt bovendien de voorbereiding op nieuwe toetsingskaders.
Organisaties doen er goed aan om de winst meetbaar te maken. Stel indicatoren vast zoals doorlooptijd, foutmarges en auditbevindingen. Vergelijk de uitkomsten voor en na invoering van AI. Zo wordt duidelijk of het systeem daadwerkelijk waarde oplevert.
Europese AI-verordening: gevolgen overheid
In Europa zet de AI-verordening op het moment van schrijven de lijnen uit voor risicobeheersing, transparantie en toezicht. Voor overheden en financiële instellingen betekent dit strengere eisen aan modelbeheer en documentatie. Tools die regels systematisch toepassen kunnen daarbij helpen. Dat geldt ook voor Nederlandse toezichtsrelaties met DNB en AFM.
De verordening vraagt onder meer om risicobeoordelingen, registraties en duidelijke gebruikersinformatie. Hoogrisico-toepassingen moeten aantoonbaar veilig en eerlijk zijn. Transparantie over gegevensbronnen en datakwaliteit wordt verplicht. Dit past bij de trend naar uitlegbare en controleerbare algoritmen.
De AI-verordening kan bij de zwaarste overtredingen boetes opleggen tot 35 miljoen euro of 7% van de wereldwijde jaaromzet, op het moment van schrijven.
Publieke diensten en uitvoeringsorganisaties krijgen hiermee een concreet kader. Zij moeten keuzes onderbouwen en resultaten reproduceerbaar maken. Een platform dat regels operationaliseert, zoals dat van Norm AI, kan die eisen ondersteunen. De uiteindelijke verantwoordelijkheid blijft echter bij de organisatie zelf.
Privacy en modelbeperkingen
AI in compliance raakt vaak persoonsgegevens en valt daarmee onder de AVG. Dataminimalisatie (alleen noodzakelijke data gebruiken) en versleuteling zijn basisvereisten. Toegang moet strikt worden geregeld en gelogd. Ook leveranciers moeten aan Europese privacy-eisen voldoen.
Grote taalmodellen kunnen fouten maken of “hallucineren” (onjuiste maar overtuigende output). Daarom hoort menselijke controle in het proces te blijven. Versiebeheer van regels en validatie-sets zijn nodig om kwaliteit te bewaken. Test bij elke wijziging of de uitkomsten gelijk blijven.
Tot slot loert leverancier-afhankelijkheid. Contracten moeten helder zijn over herkomst van modellen, updates en aansprakelijkheid. Bewaar altijd een export van regels en auditdata. Zo blijft overstappen mogelijk als de organisatie of wetgeving verandert.