Converting an insurance policy to a different product type or administrative system is often seen as a costly, complex, and time-consuming process — frequently still performed manually. In the case of conversions resulting from portfolio acquisitions, there’s often limited visibility into progress during the transition. A systematic approach, supported by a clearly defined methodology, can significantly improve these processes.
Policy conversions are necessary when an insurance product needs to be transformed into another format. This can be for a variety of reasons — such as enriching and standardizing an existing policy (for example using the SIVI AFD model, known as rationalization), converting from a provincial to a mandated policy (porting), or switching to an entirely new product (refinancing). In today’s landscape, conversions have become a routine task within many organizations.
In the case of an acquired portfolio, it becomes even more critical to transfer the policies into the safe haven of the acquiring organization’s system. In other words, migrating the policies into the in-house policy administration platform as quickly as possible ensures immediate visibility into the investment, while enabling monitoring of customer behavior and portfolio performance.
Approaches to policy conversions vary widely from one organization to another — from manual transfers to hybrid models combining people and technology. The organizational impact is often significant, and overloaded schedules across departments can suffer under the pressure of such a project. As a result, many organizations adopt an ad-hoc approach, lacking proper planning, defined conversion rules, agreements, or quality assurance. Knowledge gained during the process often goes undocumented, making every new conversion a challenge. Many are also unaware of the potential that software (beyond Excel) can offer during a conversion or lack the necessary technical expertise in-house. Poorly executed conversions can lead to higher churn, increased customer service pressure, and ultimately, reduced profitability.
A systematic and methodical approach with the right mix of project team members brings clarity, control, and speed to conversion projects. Systematic means working with a well-structured roadmap of interrelated steps executed in a logical sequence. Methodical means relying on experience, best practices, and the right technical tools. Assembling a small team of internal and external cross-functional experts is the first step. This team ensures a fast and effective conversion using a proven playbook.
Following a fixed roadmap, the process runs through several key phases, including an initial portfolio analysis, product setup (mapping and translation), data enrichment, assumption definition, portfolio simulations using real premiums and acceptance criteria, the actual conversion, and error handling. This is where expertise and technology work hand in hand.
Technology and data enrichment are key success factors. Technology brings structure through the creation of a conversion database — the initial staging area for the portfolio. Here it undergoes rules-based processing, cleansing, standardization, enrichment, mapping, translation, and analytics. The conversion knowledge is captured and continuously improved within this system, and the database serves as a flexible foundation for applying emerging technologies like OpenAI, known for ChatGPT.
The second crucial factor is data enrichment. By leveraging numerous known and unknown data sources, we can enhance the dataset substantially. Self-service customer portals can also help fill in missing information, validate assumptions with the customer directly, and accelerate results through smarter workflows.
Finally, the conversion software processes and exports the final data into the target systems, such as ANVA, Level7, Dias, Axon, and others. The software includes a comprehensive set of logic that compiles the policy data accurately, ensuring flawless policy renewal, minimal failure rates, and correct financial administration.
Thanks to this systematic and methodical approach, millions of policies have already been successfully converted for intermediaries, authorized agents, service providers, and insurers.
In vrijwel elke financiële en verzekeringsorganisatie is actuele, betrouwbare en gedetailleerde informatie essentieel voor snelle besluitvorming en hoogwaardige dienstverlening. Toch kost het medewerkers vaak veel tijd om de juiste informatie te vinden, te analyseren en toe te passen. Dit remt de operatie, verhoogt de werkdruk en maakt organisaties minder flexibel in een markt die juist vraagt om snelheid.
Met onze AI-gedreven aanpak helpen wij organisaties deze knelpunten fundamenteel te doorbreken. Door informatie direct beschikbaar te maken, processen te automatiseren en kennis structureel te borgen, ontstaat een organisatie die niet alleen sneller werkt, maar ook toekomstbestendig wordt.
1. Snellere toegang tot detailinformatie: meer flexibiliteit in de hele organisatie
Onze AI-oplossingen fungeren als een realtime kennislaag bovenop bestaande systemen. Medewerkers krijgen:
- direct toegang tot diepgaande product-, polis- en procesinformatie,
- nauwkeurige antwoorden op complexe vragen,
- contextueel advies op basis van de bedrijfsregels en dossiers,
- inzicht in uitzonderingen, voorwaarden en risico’s.
Hierdoor wordt de organisatie merkbaar flexibeler. Medewerkers hoeven niet langer door handleidingen, documenten, polisvoorwaarden of interne wikis te zoeken: AI geeft direct het juiste antwoord — onderbouwd, consistent en herhaalbaar.
2. Efficiëntie die direct meetbaar is
Door de tijd die mensen normaal kwijt zijn aan zoeken, vergelijken, afstemmen en controleren weg te nemen, stijgt het efficiency-niveau aanzienlijk. Organisaties die met onze AI-lagen werken rapporteren:
- minder fouten,
- kortere doorlooptijden,
- minder afhankelijkheid van experts,
- meer tijd voor waardevolle klantinteractie.
Het werk verschuift van “zoeken en begrijpen” naar “beoordelen en beslissen”.
3. Veel snellere onboarding van nieuwe collega’s
Traditionele onboarding vraagt maanden aan uitleg, training en schaduwdraaien.
Met AI verandert dat fundamenteel. Nieuwe medewerkers krijgen:
- directe toegang tot alle kennis van de organisatie,
- antwoorden die altijd kloppen met de actuele polisregels en processen,
- voorbeeldcases, uitleg en vergelijkingen op basis van echte dossiers,
- begeleiding door AI Agents die precies weten hoe processen verlopen.
Het resultaat is dat nieuwe collega’s veel sneller volledig inzetbaar zijn, zelfs bij complexe producten of nicheprocessen.
4. AI Agents die daadwerkelijk werk uit handen nemen
Wij gaan verder dan alleen informatievoorziening. Onze AI Agents voeren ook zelfstandig werkzaamheden uit die voorheen handmatig waren:
- data extraheren,
- dossiers controleren,
- voorwaarden interpreteren,
- signaleringen genereren,
- interne systemen aansturen,
- documenten voorbereiden.
Deze Agents werken 24/7, zijn foutloos en consistent, en verlagen de werkdruk aanzienlijk. Hierdoor kan de bestaande organisatie méér werk met mínder druk uitvoeren — en blijft de kwaliteit hoog.
5. Praktijkcase: AI-gedreven voorwaardenvergelijker voor een grote Nederlandse verzekeraar en volmacht
Voor een grote Nederlandse verzekeraar en een aangesloten volmacht ontwikkelden we een AI gebaseerde voorwaardenvergelijker. Deze oplossing kan:
- razendsnel polisvoorwaarden van verschillende aanbieders analyseren,
- de essentie van producten en dekkingen destilleren,
- risico’s en uitsluitingen automatisch vergelijken,
- scenario’s op basis van specifieke klant- of risicokenmerken doorrekenen,
- direct de best passende dekking adviseren.
Wat voorheen uren lezen, vergelijken en controleren kostte, wordt nu in seconden uitgevoerd — volledig transparant en uitlegbaar. Dit verhoogt de kwaliteit van advisering én maakt de organisatie flexibeler en voorspelbaarder in haar besluitvorming.
6. Impact op de hele organisatie
De business impact is duidelijk en breed:
- +50% hogere efficiency in informatie-intensieve processen
- kortere doorlooptijden in acceptatie, schade en advies
- lager kennisrisico door centrale borging van expertise
- snelle schaalbaarheid zonder extra FTE
- aantoonbaar lagere werkdruk op teams
- sneller kunnen inspelen op productwijzigingen en marktdynamiek
AI tilt zo niet alleen de operatie naar een hoger niveau, maar versterkt de gehele organisatiecapaciteit.
Conclusie
Onze AI-aanpak maakt organisaties flexibeler, efficiënter en schaalbaarder door kennis direct beschikbaar te maken, processen te vereenvoudigen en routinematig werk te automatiseren met AI Agents. In een markt waar snelheid, kwaliteit en betrouwbaarheid steeds belangrijker worden, vormt AI niet alleen een verbetering — maar een strategische versneller.
.png)
