Terug naar AI & ML.

Predictie- en risicomodellen.

Weet wat eraan komt voordat het gebeurt.

We bouwen modellen die risico's inschatten, vraag voorspellen en problemen signaleren voordat jouw team het zelf merkt. Gebaseerd op jouw eigen data. Afgestemd op de beslissingen die jij moet nemen. En beschikbaar via API's, zodat je producten en systemen ze meteen kunnen gebruiken.

  • Dc2heat
  • Ziz
  • Linde

Je herkent de symptomen waarschijnlijk

De meeste predictieproblemen beginnen op dezelfde manier. Een team neemt keer op keer dezelfde beslissing, handmatig, met wisselende nauwkeurigheid en zonder audit trail. De patronen zitten in de data. Niemand heeft de tijd of het toolkit om ze eruit te halen.

Dit herken je waarschijnlijk

  • Je weet dat de patronen in de data zitten, maar niemand in je team heeft het toolkit om ze eruit te halen.

  • Je forecasting zit in Excel en zit er vaak genoeg naast dat niemand er volledig op vertrouwt.

  • Een eerder ML-project leverde een prachtig ogend model op dat het nooit tot in productie heeft gehaald.

  • Je bestaande op regels gebaseerde systeem vangt de voor de hand liggende gevallen, maar mist de subtiele.

  • Je betaalt een SaaS-leverancier voor voorspellingen die niet zijn afgestemd op jouw data of jouw workflow.

Bewezen in verschillende sectoren

Type voorspelmodellen

Real-time risicoscoring

Real-time scoring zit binnen de workflow die het risico in eerste instantie creëert. Bij intake. Bij de aanvraag. Bij het indienen. Bij de checkout. Het model geeft in milliseconden een gekalibreerde waarschijnlijkheidsscore terug plus een heldere risicocategorie. Je team, of je platform, handelt op de score voordat de gebruiker het formulier heeft verlaten.

Risicoscoring werkt voor healthcare-intake, krediet- en verzekeringsacceptatie, fraudedetectie op transactiemoment, en elke andere beslissing waarbij de kosten van te laat handelen groter zijn dan de kosten van te vroeg handelen. Wij bouwen het model, de API, de drempelstrategie en de monitoring eromheen.

Vraag- en capaciteitsforecasting

Forecastingmodellen kijken terug naar je historische data en projecteren vooruit met betrouwbaarheidsintervallen. De output is niet één enkel getal. Het is een bandbreedte, met onzekerheidsmarges, uitgesplitst naar de tijdshorizon waar je daadwerkelijk op plant.

Forecasting werkt voor belvolumes, verkoop, voorraad, verkeer, capaciteit, personeelsbezetting en elk ander operationeel signaal dat in de tijd patronen volgt. Modellen kunnen seizoenspatronen, feestdagen, promoties, weer en externe signalen meenemen waar dat ertoe doet. Het resultaat is planning die gegrond is op gekalibreerde forecasts, niet op onderbuikgevoel.

De meeste vraagplanning gebeurt nog in Excel. Dat hoeft niet.

Conditie- en patroondetectie

Sommige patronen zijn te subtiel, te multidimensionaal of te snel bewegend voor mensen om betrouwbaar op te merken. Detectiemodellen, getraind op gelabelde voorbeelden, brengen deze patronen op schaal naar boven.

Detectie werkt voor anomaliedetectie in operationele logs, conditiedetectie uit klinische data of sensordata, fraudedetectie in transacties, kwaliteitscontrole in de productie en contentclassificatie op schaal. Het model vervangt niet het menselijk oordeel. Het vangt op wat anders gemist zou worden.

Churn- en lifecyclepredictie

Churnpredictie kijkt naar klantgedrag, gebruik, engagement en supportpatronen, en voorspelt op elk moment de waarschijnlijkheid van opzegging, downgrade of afhaken. Gecombineerd met interventiestrategieën verandert het reactieve retentie in proactieve retentie.

Lifecyclepredictie trekt diezelfde logica door over de volledige klantreis. Wanneer gaat een gebruiker waarschijnlijk upgraden? Wanneer converteert een trial waarschijnlijk? Wanneer daalt de engagement waarschijnlijk? Het model geeft je team een gekalibreerd antwoord waarop ze kunnen handelen voordat het moment voorbij is.

Wat onze predictiemodellen anders maakt

Een model dat "hoog risico" of "laag risico" zegt is een classifier. Een model dat "0,73 waarschijnlijkheid" zegt met een gekalibreerd betrouwbaarheidsinterval is een tool waar je beslissingen op kunt bouwen. Elk model dat we opleveren is gekalibreerd tegen de data die het in productie echt te zien krijgt, met de kalibratiecurves om het te bewijzen.

Gebouwd voor gereguleerde omgevingen

Beveiliging op het niveau van ISO 27001 als basis. HIPAA-regels bij Amerikaanse zorgorganisaties. Zorgvuldige verwerking van medische gegevens voor Europese klinische data. Een architectuur die past bij SOC 2-eisen voor grote organisaties. Elke voorspelling is te herleiden. Modellen worden bijgehouden in versies. Trainingsprocessen zijn reproduceerbaar: je kunt altijd precies terughalen hoe een model tot stand kwam. Kortom, infrastructuur die de eerste audit gewoon doorstaat.

Wat we bedoelen met "production-ready"

  • Compliance-architectuur, geen compliance-theater. HIPAA, GDPR, PHI-verwerking, audit trails, rolgebaseerde toegang. Niet een vinkje aan het einde van het project. De basis waarop de architectuur is gebouwd.
  • Echte integraties, geen screenshots van integraties. Het platform verbindt daadwerkelijk met het labsysteem, het EPD, de verzekeringsverificatie, het identiteitsregister, het apotheeknetwerk. Getest met production-data. Gemonitord in productie.
  • Workflow die aansluit op de klinische realiteit. De zorgverlener hoeft geen nieuw mentaal model te leren. Het platform ondersteunt hoe zorg al verloopt, met de frictie eruit.
  • Audit trails op elke actie die een patiënt raakt. Elke login, elke datawijziging, elke klinische beslissing vastgelegd, toegewezen en exporteerbaar. Wat je toezichthouder, auditor of bestuur ook moet zien.

De vragen die we krijgen.

  • Hebben we genoeg data om een model te trainen?

    Misschien. Het eerlijke antwoord hangt af van wat je voorspelt, hoe zeldzaam de uitkomst is en hoe rommelig de data is. We doen vooraf een haalbaarheidscheck, meestal binnen twee weken, en zeggen je recht voor z'n raap of het project levensvatbaar is, wat er nodig zou zijn om het levensvatbaar te maken, of dat je beter kunt beginnen met een rule-based systeem.

  • Hoe accuraat wordt het model?

    Hangt af van het probleem. Sommige problemen hebben een hoog plafond. Andere een lager. We benchmarken tegen bestaande aanpakken (handmatige scoring, regels, onderbuikgevoel) en lanceren alleen als het model ze betekenisvol verslaat.

  • Hoe zit het met compliance en regelgeving?

    Daar ontwerpen we voor. HIPAA, GDPR, PHI-verwerking, audit trails op elke voorspelling, geversioneerde modelartefacten, gedocumenteerde herkomst van trainingsdata en reproduceerbare trainingspipelines. Als je model in een gereguleerde omgeving terechtkomt, bouwen we vanaf dag één naar die eisen.

  • Kunnen jullie het model integreren in ons bestaande platform?

    Ja. Het model wordt geleverd als een API die je platform aanroept. We hebben voorspellingsmodellen geïntegreerd in CMS-gedreven websites, custom platformen, healthcareportals en operationele dashboards. Als je systeem een HTTP-request kan doen, kan het het model gebruiken.

  • Hoe zit het met compliance en regelgeving?

    Daar ontwerpen we voor. HIPAA, GDPR, PHI-verwerking, audit trails op elke voorspelling, geversioneerde modelartefacten, gedocumenteerde herkomst van trainingsdata en reproduceerbare trainingspipelines. Als je model in een gereguleerde omgeving terechtkomt, bouwen we vanaf dag één naar die eisen.

Wil je iets voorspellen?

Vertel ons wat je wilt voorspellen en welke data je hebt. Wij zeggen je eerlijk of een model het juiste antwoord is, wat het kost om te bouwen en wat de prijs is.

Start een project