Data opschoning & check

Data cleaning in het machine learning proces

Een goed functionerend machine learning-model begint bij één cruciale stap: schone en betrouwbare data. Zeker in de verzekeringssector – waar besluitvorming directe impact heeft op klantrelaties, compliance en commerciële waarde – is data cleaning een essentieel onderdeel van het AI-proces binnen Onesurance.

Waarom is data cleaning belangrijk?

Machine learning-algoritmen zijn gevoelig voor ruis, fouten en ontbrekende waarden. Als deze problemen niet goed aangepakt worden, leidt dat tot:

• Vervormde of niet-reproduceerbare voorspellingen

• Verminderde betrouwbaarheid van rapportages en stuurinformatie

• Slechte generalisatie naar nieuwe klantdata

• Onterechte conclusies en vergroot risico op bias

Met een gestructureerde aanpak van data cleaning garandeert Onesurance:

• Transparantie en uitlegbaarheid van elk model

• Herhaalbare en reproduceerbare analyses

• Betrouwbare en eerlijke output voor beslissingen in klantbeheer

Veelgebruikte technieken voor data cleaning

Verwijderen of imputeren van ontbrekende waarden

• Records met te veel missende data worden verwijderd.

• Imputatie: ontbrekende waarden worden aangevuld op basis van gemiddelden, medianen of algoritmische schattingen (bijvoorbeeld KNN-imputatie).

• Praktijkvoorbeeld bij Onesurance:
  Ontbrekende schadebedragen worden geïmpuleerd op basis van vergelijkbare claims in branche en segment.

Detectie van outliers (uitschieters)

• Statistische methoden: Z-scores, interkwartielafstand (IQR)

• Visualisatie: boxplots, scatterplots

• Model-gebaseerde detectie: bijvoorbeeld Isolation Forest

• Praktijkvoorbeeld:
  Een extreem hoog aantal contactmomenten of schadefrequentie kan duiden op datavergissingen, fraudepogingen, of uitzonderlijke klantprofielen.

Opschonen van tekstvelden

• Lowercasing en interpunctie verwijderen

• Stopwoorden verwijderen en normalisatie via lemmatization/stemming

• Praktijkvoorbeeld:
  Bij analyses op contactnotities en klachtenomschrijvingen worden teksten structureel geschoond voor sentimentanalyse en classificatie van urgentie.

Detectie van inconsistente of dubbele records

• Controle op identieke klantgegevens, dubbele polissen of claims zonder geldige polisreferentie

• Praktijkvoorbeeld:
  Voorkomen dat een relatie met dubbele inschrijving als twee unieke klanten wordt beschouwd bij CLV-berekeningen en churn-analyse.

Specifieke aandachtspunten bij verzekeringsdata

• Polislooptijd: Correcte datering is essentieel voor churn- en lifetimeberekeningen

• Klant-hiërarchie: Structuur binnen gezinnen of bedrijven wordt optimaal gelinkt om waarde goed te modelleren

• Verwijzingen tussen datasets: Schades worden altijd aan de juiste polis en relatie gekoppeld

Extra stappen bij Onesurance

• Validatie: Tijdens iedere onboarding wordt de datakwaliteit gevalideerd

• Logging & auditing: Elke correctie en bewerking wordt bijgehouden voor review en compliance

• Feedbackloop: Data cleaning is een continu proces, waarbij input van accountmanagers wordt teruggekoppeld aan het datateam

• Periodieke datakwaliteitsrapportages zijn beschikbaar op verzoek

Meer weten of een datakwaliteits-check aanvragen?

Heb je vragen over hoe jouw data binnen Onesurance wordt opgeschoond, of wil je een rapportage van je eigen datakwaliteit? Neem contact op met je Customer Success Manager – die kan toelichten welke cleaning-technieken relevant zijn voor jouw datastructuur, hoe uitzonderingen worden verwerkt, en hoe Onesurance de continuïteit en betrouwbaarheid van voorspellingen waarborgt.