Data Scientist Ignace

Kun je jezelf kort voorstellen?

Ik ben Ignace, 22 jaar, en ik werk als Data Scientist bij een grote verzekeraar. Daar houd ik me bezig met AI-implementatie en procesautomatisering. Na mijn studie Wiskunde en Natuurkunde ben ik hier direct fulltime aan de slag gegaan, maar eigenlijk loop ik hier al sinds mijn vijftiende rond met verschillende bijbaantjes.

Hoe ben je in de verzekeringswereld terechtgekomen?

Via mijn vader. We werken nu voor dezelfde organisatie. Toen ze een paar jaar geleden wilden overstappen op Python, was er interne scholing nodig. Daar was ik tijdens mijn studie al mee bezig, dus ben ik ingevlogen om die lessen te geven. Later kwamen daar ook AI-trainingen bij. Uiteindelijk haakte ik aan bij een project waar die twee samenkwamen. Ik rolde hier dus heel natuurlijk en per toeval in, en het bevalt me ontzettend goed.

Hoe zou je jouw werk in één zin uitleggen op een kringverjaardag?

Ik zoek uit welke processen we als organisatie kunnen automatiseren met AI en voer die vernieuwingen vervolgens ook door.

Wat maakt dit werk leuk?

In zo’n grote organisatie zijn er heel veel nieuwe processen mogelijk die veel tijd en waarde opleveren. Dat dit hand in hand gaat met onze positieve invloed op de maatschappij, vind ik fantastisch. Je werkt namelijk niet alleen voor jezelf, maar beschermt de gegevens van miljoenen Nederlanders en biedt zowel intern als extern een betere, snellere gebruikerservaring.

Daarnaast is de werkcultuur ontzettend open. Binnen de kaders van je rol krijg je veel vrijheid. Zie je een kans? Dan krijg je de ruimte om dat te onderzoeken. Geloof je ergens minder in? Dan wordt er naar je geluisterd. Dat vertrouwen in je expertise en die vrijheid zorgen voor veel nieuwe ideeën en innovaties.

Is de verzekeringswereld in de afgelopen vier jaar veel veranderd?

Ja, absoluut. Vier jaar geleden was werken met AI in mijn vakgebied nog echt pionierswerk. Nu de technologie een enorme sprong heeft gemaakt en AI vol in de schijnwerpers staat, is het een duidelijk strategisch doel geworden.

Dat zorgt voor veel meer wind in de zeilen. We kunnen nu heel snel stappen zetten en leveren aan de lopende band oplossingen af waar collega’s op de werkvloer iets aan hebben. Ook zie je dat de technologie steeds vloeiender werkt: waar een simpel project, zoals het digitaliseren van handgeschreven nota’s, vroeger stuk liep, zijn doodlopende sporen in machine learning steeds zeldzamer.

Kijk eens in je glazen bol. Wat verandert er in de toekomst nog meer?

Over drie jaar is fraude plegen een stuk moeilijker. We zetten nu al AI-agents in voor het analyseren van grote hoeveelheden ongestructureerde data. Zo bekijken we data door een compleet nieuwe bril. We verwerken niet alleen meer in minder tijd, maar zien ook patronen die met het blote oog niet opvielen. AI is hier een soort vergrootglas: zodra er in die berg data een opvallend patroon bovendrijft, geeft de AI een seintje en wordt het opgepakt door een medewerker.

Hoe zorg jij voor innovatie waar collega’s blindelings op vertrouwen?

Privacy en veiligheid zijn in dit werk absolute randvoorwaarden. We werken strikt AVG-conform. Onze AI-systemen zijn afgeschermd van het open internet. Ethisch ligt het wat complexer. Hoe zorg je er bijvoorbeeld voor dat de AI geen fouten maakt? En hoe zorg je ervoor dat je de menselijke waarde niet kwijtraakt? Dat vullen we in door bewust ‘frictie’ in onze systemen in te bouwen: de AI drukt nooit zelfstandig door naar de volgende stap. Het systeem toont exact waarop een antwoord is gebaseerd, en vervolgens moet de gebruiker bewust een handeling verrichten om verder te gaan. Zo dwingen we af dat er áltijd menselijke controle blijft.

Op welke momenten denk je: “dáárom doe ik dit werk!”?

Wanneer collega’s de ruimte krijgen voor nieuwe inzichten. Daar zit de echte waarde in AI. Die tijdsbesparing is één ding, maar het gaat erom dat we daardoor bijvoorbeeld fraude veel sneller opsporen of de klantreis efficiënter en effectiever maken.