Sorry, this activity is currently hidden
Section outline
-
Introduction
Deze sectie legt de basis voor risicoloos werken met AI binnen het bank- en verzekeringswezen in het groot mkb, waar regulering en reputatierisico’s zwaar wegen. Je leert wat “responsible AI” betekent in de praktijk en waarom AI-uitkomsten niet vanzelf betrouwbaar of stabiel zijn. We koppelen AI-mogelijkheden en beperkingen aan concrete waarde- en risicokeuzes, inclusief wie waarvoor verantwoordelijk is.
Learning Objectives
-
Definiëren wat “responsible AI” betekent in een gereguleerde mkb-bank/verzekeringscontext en dit vertalen naar dagelijkse besluitvorming.
-
Herkennen en uitleggen van kernbeperkingen van AI (onzekerheid, hallucinations, drift, bias) en de impact ervan op werkprocessen.
-
Afwegen waar AI veilig waarde toevoegt versus waar het risico of exposure vergroot, inclusief gedeelde accountability over teams en leveranciers.
-
-
Introduction
In bank- en verzekeringswezen binnen het groot mkb is AI-gebruik alleen duurzaam als het strikt binnen privacy-, security- en compliancegrenzen blijft. Deze sectie helpt je bewuste keuzes te maken over welke data je wel/niet gebruikt, hoe je prompts en toegang inricht, en hoe je aantoonbaar “in control” blijft bij audits. Je leert waar de grootste blootstelling zit (klantdata, leveranciers, logging) en hoe je die praktisch beperkt.
Learning Objectives
-
Classificeer gegevens (publiek, intern, vertrouwelijk, bijzondere categorieën) en koppel hieraan toegestane AI-toepassingen in een gereguleerde mkb-context.
-
Pas veilige AI-gebruikspatronen toe voor prompts, redactie, toegangsbeheer en auditability bij klant- en bedrijfsdata.
-
Benoem de kernvereisten en documentatieverwachtingen rond GDPR, DORA en third-party/model risk voor verdedigbaar AI-gebruik.
-
-
Introduction
In deze afsluitende sectie verbind je de kernprincipes van verantwoordelijk AI‑gebruik met de praktijk in bank- en verzekeringsorganisaties in het groot mkb. Je consolideert wat “risicoloos werken” betekent binnen privacy-, security- en compliancegrenzen, zodat je AI bewust en verdedigbaar kunt inzetten. Daarnaast richt je je op het vertalen van inzichten naar concrete volgende stappen voor jouw rol en organisatie.
Learning Objectives
-
Deelnemers kunnen de belangrijkste risico’s en beheersmaatregelen rond AI in het groot mkb bank- en verzekeringswezen samenvatten.
-
Deelnemers kunnen een korte, verdedigbare checklist formuleren voor veilig AI-gebruik binnen de eigen werkcontext.
-
Deelnemers kunnen prioritaire vervolgstappen bepalen voor verdere borging en ontwikkeling van Responsible AI-vaardigheden.
-