Om dit te voorkomen, wordt er steeds vaker gebruik gemaakt van het principe 'Human in the loop'. Dit houdt in dat er altijd een mens meekijkt met het AI-model en deze kan corrigeren waar nodig. Bij Blueriq wordt dit principe al jaren toegepast in onze Dynamic Case Management oplossing. In onderstaand voorbeeld hebben we een fictief hypotheek portaal gerealiseerd. Blueriq stelt direct de vragen die van belang zijn om de aanvraag in gang te zetten. Maar er kijkt altijd een behandelaar mee, die extra informatie kan uitvragen en uiteindelijk tot het besluit komt om de aanvraag te honoreren. Hierbij leiden we ook nog eens af wanneer er een vier-ogen principe nodig is, en er een tweede behandelaar mee moet kijken.
Hoewel AI kan helpen om het proces te ondersteunen, kan het nooit de menselijke maat vervangen.
Dit zal voor onze bestaande klanten geen nieuws zijn, maar met de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI, kunnen we zelfs nog een stapje verder. Zo trainen we in dit voorbeeld Machine-Learning modellen met de data van afgeronde cases. Dit model linken we vervolgens weer met Blueriq voor nieuwe aanvragen om te voorspellen of de behandelaar waarschijnlijk een extra loonstrook op gaat vragen. Dit kan het proces versnellen door de aanvrager te informeren, zonder dat er dwingende beslissingen worden genomen.
Figuur 1: Het gedeelte 'Gegevens aanvullen' wordt alleen getoond als het ML model verwacht dat dit nodig is.
In conclusie is het belangrijk om te beseffen dat menselijke supervisie essentieel is bij besluitvorming. Hoewel AI kan helpen om het proces te ondersteunen, kan het nooit de menselijke maat vervangen. Het 'Human in the loop' principe zorgt voor een betere controle en besluitvorming, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten voor alle betrokken partijen.
Wil je meer weten over ons platform of graag verder praten over Blueriq en AI neem dan contact op met Rik of bekijk onze platform pagina.
