Een compliance-gedreven AI-strategie bouwen voor organisaties in de financiële sector

Het implementeren van AI binnen de bank- en verzekeringswereld draait niet alleen om innovatie – het gaat juist ook om verantwoordelijkheid en het naleven van steeds striktere wet- en regelgeving. Nu de financiële sector te maken krijgt met complexere technologieën én strengere kaders, is het essentieel dat organisaties AI benaderen vanuit een compliance-first strategie – gericht op vertrouwen, transparantie en verantwoording.

In dit artikel delen we een vierdelig raamwerk voor het bouwen van zo’n strategie. Wij starten bij ethisch AI-governance en vervolgens gaan we nader in op ntegratie in bestaande complianceprocessen en het borgen van uitlegbaarheid en verantwoordelijkheid, om te eindigen met het empoweren van teams met de juiste skills en mindset. Elk onderdeel is cruciaal om AI-toepassingen niet alleen succesvol, maar ook compliant in te zetten.

Component 1: Ontwikkel een ethisch AI-governance raamwerk

De eerste stap voor zowel banken als verzekeraars die met AI aan de slag gaan, is het neerzetten van duidelijke governance rondom AI-systemen. Denk aan het definiëren van principes, beleid en processen die gelden van ontwikkeling tot en met de inzet van AI. Een ethisch AI-raamwerk omvat doorgaans thema’s zoals objectiviteit (voorkomen van bias), transparantie, dataprivacy, security en verantwoordelijkheid. Dit moet aansluiten op de geldende wetgeving en industrienormen.

Neem bijvoorbeeld de EU AI Act – deze wet stelt duidelijke eisen aan high-risk AI-toepassingen binnen de financiële sector. AI-governance moet hierop worden afgestemd. Daarnaast moeten banken en verzekeraars interne protocollen opstellen voor AI-risicomanagement, inclusief impactassessments (zoals een DPIA onder de AVG) en regelmatige validaties van modelprestaties.

Belangrijk is ook het toewijzen van eigenaarschap. Dat kan via een AI-governance commissie of door het aanstellen van bijvoorbeeld een Chief AI Ethics Officer. Door dit al vroeg op te zetten, laten organisaties zien dat ze AI verantwoord willen inzetten. Sterker nog, toezichthouders kijken hier positief naar. Een goed ingericht ‘responsible AI’-programma is een sterk signaal dat je compliance duidelijk borgt in de organisatie.

Een solide AI-governance vormt de basis voor een betrouwbaar, goed functionerend en toekomstbestendig financieel ecosysteem.

Component 2: Integreer AI in bestaande complianceprocessen

AI-oplossingen mogen geen losstaande systemen zijn. Om het maximale eruit te halen, moeten ze naadloos worden geïntegreerd in bestaande complianceprocessen. Voor banken en verzekeraars betekent dit dat AI-tools gekoppeld worden aan bestaande workflows en systemen, zodat AI-inzichten direct toepasbaar zijn in het dagelijkse werk.

Technisch gezien betekent dit dat AI-oplossingen – zoals machine learning-modellen voor fraudedetectie of compliance monitoring – hun output leveren aan de dashboards of case management systemen die compliance officers al gebruiken. Denk aan een AI-gedreven transactiemonitoringstool die verdachte activiteiten signaleert en automatisch registreert in het complianceplatform. Zo wordt AI-output onderdeel van de normale workflow, wat efficiëntie en nauwkeurigheid verhoogt.

AI kan ook gekoppeld worden aan interne datasystemen – van polisadministratie tot claimsystemen – om zo een compleet beeld te geven van de compliance-status. Moderne AI-agents zijn ontworpen om in bestaande processen te integreren, niet om ze volledig te vervangen.

Een AI-agent kan bijvoorbeeld documenten screenen op compliance-fouten en automatisch de compliancechecklist aanvullen – één stap in een bestaand proces geautomatiseerd. Ook vraagt integratie om een update van procedures binnen compliance teams: wat gebeurt er als AI iets opmerkt? Wat is het escalatiepad? Hoe valideer je een AI-uitkomst? Dit soort vragen moet je beantwoorden in het compliance playbook.

AI kan bovendien repeterende taken automatiseren, zoals het bijhouden van regelgeving, zodat teams zich richten op diepgaandere analyses. Op termijn ontstaat zo een geïntegreerd compliance-ecosysteem waarin AI proactief ondersteunt en menselijke experts de controle behouden.

Het doel: een soepele samenwerking waarbij AI de zware data-analyse doet en mensen strategisch kunnen sturen.

Component 3: Zorg voor uitlegbaarheid en verantwoordelijkheid in AI-besluitvorming

Het gebruik van AI in compliance doet niets af aan de noodzaak voor verantwoording – integendeel, het versterkt deze juist. Toezichthouders willen weten: “Wie is verantwoordelijk voor AI-besluiten?” en “Kun je uitleggen waarom het systeem deze keuze maakte?” Wat simpel lijkt, kan in de praktijk lastig blijken.

Elke AI-toepassing moet uitlegbaar zijn, en elke beslissing traceerbaar. AI-systemen – zoals tools voor nieuwsmonitoring of claimsverwerking – moeten beslissingen kunnen toelichten op een manier die begrijpelijk is voor mensen. Een AI-model dat een claim afwijst, moet kunnen aangeven op basis van welke data en afwegingen die beslissing tot stand kwam.

Ook moeten audit trails aanwezig zijn: logboeken waarin AI-systemen automatisch hun acties en beslissingen bijhouden. Veel AI-platforms bieden inmiddels standaard ‘audit logging’ aan.

Op het vlak van verantwoordelijkheid moet er een duidelijke lijn zijn: wie is eigenaar van welk AI-systeem? Er moet altijd een persoon zijn die kan ingrijpen bij fouten. Regelmatige modelreviews, vergelijkbaar met model risk management bij banken, zorgen ervoor dat modellen blijven voldoen aan de gestelde normen. Bij afwijkingen moet er direct duidelijk zijn wie verantwoordelijk is. Vaak ligt dit eigenaarschap bij een samenwerking tussen data science en compliance/risk-teams.

Sterk corporate governance is onmisbaar. Senior management – en soms zelfs de raad van bestuur – zou periodiek rapportages moeten ontvangen over prestaties van AI-modellen, incidenten, overrides en risico’s. Zo zorg je ervoor dat AI geen black box is, maar een transparant en controleerbaar hulpmiddel.

Component 4: Train en empower teams in AI-compliance

De beste technologie levert weinig op als de mensen ermee niet goed uit de voeten kunnen. Bij AI-implementatie in complianceprocessen is het daarom cruciaal om medewerkers goed toe te rusten met kennis en vaardigheden.

Cross-functionele training is daarbij essentieel: compliance officers moeten vertrouwd raken met AI-concepten en data-analyse, terwijl IT’ers en data scientists inzicht moeten hebben in regelgeving en compliance-context.

Concreet: risk- en compliancy professionals moeten leren hoe ze AI-uitkomsten interpreteren, alerts opvolgen en toezicht houden op systemen. Tegelijkertijd moeten AI-ontwikkelaars worden getraind in onderwerpen als ethiek, privacywetgeving en vereisten vanuit toezichthouders.

Begin met het identificeren van skill gaps: heeft je complianceafdeling iemand die AI-bias begrijpt? Heeft IT zicht op de security-risico’s van AI? Vaak zien we hiaten in data literacy, ethische AI, en digitale vaardigheden. Gerichte workshops en trainingen helpen deze te dichten.

Steeds meer organisaties benoemen AI-champions: bruggenbouwers met zowel technische als compliancekennis, die teams ondersteunen bij AI-trajecten. Ook is het belangrijk om een gezamenlijke mindset te stimuleren: AI is er ter ondersteuning, niet als bedreiging. Gebruik scenario-based training waarbij teams oefenen met het afhandelen van AI-alerts of het auditen van beslissingen.

Zo bereid je je mensen goed voor, en borg je dat complianceprocessen met AI effectief en toekomstbestendig blijven.

Tot slot

Bij Eraneos begrijpen wij dat AI en compliance balanceren een uitdaging is – zeker in sterk gereguleerde sectoren als finance en insurance. Onze aanpak combineert technologische innovatie met diepgaande kennis van regelgeving, risico en ethiek.

Ons team bestaat uit ervaren compliance- en legal-experts, samen met data scientists die weten hoe je AI bouwt in gereguleerde omgevingen. Wij ontwerpen AI-oplossingen compliant by design – met governance en risico-management ingebouwd vanaf dag één. Denk aan modeldocumentatie, validatiecriteria, escalatieprotocollen – de ‘guardrails’ voordat je gas geeft.

Van sentimentanalyse via ‘web crawling’ tot machine learning voor het verminderen van false positives – wij helpen klanten AI op een verantwoorde manier inzetten én waarde creëren.

Met Eraneos implementeer je niet zomaar AI. Je implementeert AI op een manier die objectieve, uitlegbaar en controleerbaar is. Verantwoord dus.