Kennisbank Artificial Intelligence

Kennisbank met termen met betrekking tot Artificial IntelIigence termen en het gebruik van AI bij bedrijven en overheden.
Kennisbank Artificial Intelligence
kennisbank AI

Ons AI Informatiecentrum
Als experts in het doeltreffend invoeren van AI-strategieën binnen organisaties, delen we niet alleen inzichten. Ons primaire doel? U voorzien van concrete oplossingen die uw bedrijfsprocessen stroomlijnen en versnellen.

AI thema's die worden besproken op onze website

Op de website van AI Personeelstraining bieden we een uitgebreide verkenning van verschillende thema's en categorieën met betrekking tot kunstmatige intelligentie (AI). We richten ons op diverse sectoren, waaronder het midden- en kleinbedrijf (MKB), de overheid, financiële instellingen en instellingen in de gezondheidszorg. Onze doelstelling is om inzichten te delen over hoe AI op maat gemaakte oplossingen kan bieden voor specifieke behoeften binnen elk van deze categorieën. Of je nu geïnteresseerd bent in het optimaliseren van bedrijfsprocessen in het MKB, het verkennen van AI-toepassingen voor efficiënte overheidsdiensten, of het ontdekken van innovatieve benaderingen voor de gezondheidszorg, wij bieden waardevolle informatie en trainingsmogelijkheden om je te begeleiden in de wereld van AI. Ontdek hoe AI kan bijdragen aan groei, efficiëntie en verbetering van dienstverlening in jouw specifieke sector.

Handige AI tools

SEOptimizer is onze eigen gespecialiseerde GPT die je helpt om je website in Google een enorme boost te geven in de rankings.

Sherlock GPT finder is een handige GPT om een GPT op te zoeken. Wil je bijv. een gespecialiseerde GPT vinden (je hebt een betaalde ChatGPT account nodig) om een trainingsprogramma op te stellen, dan vind je die makkelijk met onze Sherlock.

AI gerelateerde termen

A

Artificial Intelligence: wat is het en waar wordt het voor gebruikt?

AI is de technologie die machines in staat stelt menselijke taken uit te voeren, zoals leren, redeneren en problemen oplossen. AI-systemen gebruiken data om te leren en te reageren op hun omgeving. Ze kunnen worden gebruikt om taken te automatiseren, problemen op te lossen en nieuwe mogelijkheden te creëren.

Anomaly Detection: Het identificeren van ongewone patronen die niet voldoen aan het verwachte gedrag. Lees meer

Augmented Reality (AR): Een technologie die digitale informatie overlayt op de echte wereld via apparaten zoals smartphones of AR-brillen. Lees meer

Autonome Voertuigen: Voertuigen die in staat zijn zichzelf te besturen zonder menselijke tussenkomst. Lees meer

B

AI Beleid: Een AI-beleid is cruciaal voor elk bedrijf dat AI-tools gebruikt of van plan is te gebruiken. Het dient meerdere doeleinden:

  • Ethische Richtlijnen: Het waarborgt dat de inzet van AI in overeenstemming is met ethische normen, respecteert de privacy van gebruikers en bevordert transparantie.
  • Operationele Efficiëntie: Het zorgt voor duidelijkheid bij uw medewerkers en zorgt dat AI-oplossingen op een gestructureerde en effectieve manier worden geïntegreerd in bedrijfsprocessen, met duidelijke verantwoordelijkheden en procedures.
  • Juridische Compliance: Met de toenemende regulering rond AI, helpt een beleid bedrijven te voldoen aan wet- en regelgeving, waardoor het risico op juridische complicaties wordt geminimaliseerd.
  • Financiële Risico's: Het niet voldoen aan de wetgeving kan niet alleen leiden tot imagoschade, maar ook tot aanzienlijke boete

Bias in AI: Vooroordelen die in AI-modellen kunnen sluipen, wat resulteert in oneerlijke of onnauwkeurige voorspellingen. Lees meer

Biometrische Herkenning: Technologieën die individuen identificeren op basis van hun fysieke of gedragskenmerken, zoals vingerafdrukken of stem. Lees meer

C

Chatbots: Programma's die menselijke gesprekken simuleren, vaak gebruikt voor klantenservice. Lees meer

Classificatie: Het proces van het voorspellen van de klasse van gegeven datapunten in datasets. Lees meer

Cloud Computing: Het leveren van verschillende diensten via het internet, zoals opslag en rekenkracht. Lees meer

Clusteranalyse: Een exploratieve analyse die objecten groepeert op basis van kenmerken of kenmerken. Lees meer

Computer Vision: Een veld binnen AI dat machines het vermogen geeft om beelden en video's te interpreteren. Lees meer

D

Data Mining: Het proces van het ontdekken van patronen en kennis uit grote hoeveelheden data. Lees meer

Decision Trees: Een ML-algoritme dat beslissingen maakt gebaseerd op vragen. Lees meer

Deep Learning - Een subcategorie van ML die neurale netwerken met veel lagen gebruikt om complexe patronen in grote hoeveelheden data te analyseren.

E

Ensemble Learning: Het combineren van voorspellingen van meerdere ML-algoritmen om nauwkeurigere voorspellingen te verkrijgen. Lees meer

Edge Computing: Data processing dicht bij de datageneratiebron, zoals in IoT-apparaten. Lees meer

Ethiek in AI: Het veld van studie dat de morele implicaties en verantwoordelijkheden van AI onderzoekt. Lees meer over: Ethiek als kritische succesfactor voor kunstmatige intelligentie.

EU AI Act: Deze europese wet introduceert nieuwe regelgeving voor het gebruik van AI, met nadruk op ethische gronden, transparantie en menselijk toezicht. De wet biedt een algemene definitie van AI-systemen en classificeert ze volgens hun risiconiveaus. AI-toepassingen met een hoog risico, zoals die in de financiële sector, vereisen extra voorzichtigheid, met name in termen van transparantie en naleving van ethische normen.

F

Feature Engineering Het proces van het selecteren en transformeren van variabelen bij het creëren van een voorspellend model

G

Generative Adversarial Networks (GANs): Een klasse van ML-systemen waarbij twee neurale netwerken samenwerken en concurreren om data te genereren. Lees meer

I

Internet der Dingen (IoT): Netwerk van fysieke apparaten die gegevens uitwisselen via internet. Lees meer

K

Kunstmatige Intelligentie (AI) - Het vermogen van een machine om cognitieve functies te simuleren, zoals leren en probleemoplossing, die doorgaans geassocieerd worden met menselijke intelligentie.
Zie Hoe werkt kunstmatige intelligentie?

Machine Learning (ML) - Een subset van AI waarbij machines leren door ervaring, meestal door het analyseren van data en het automatisch aanpassen van algoritmen. Bekijk De toepassing van AI in de financiële sector

N

Natuurlijke Taalverwerking (NLP) - Een domein binnen AI dat zich richt op de interactie tussen computers en menselijke taal.
Lees: Hoe wij gemeenteambtenaren leren werken met AI en GPT

Neurale Netwerken - Geïnspireerd door het menselijk brein, zijn dit computationele modellen die patronen identificeren en interpreteren in complexe datasets.

Numerai - Numerai is een uniek en innovatief platform dat datawetenschappers van over de hele wereld in staat stelt om machine learning-modellen te ontwikkelen die de financiële markten voorspellen. De beste modellen worden en gecombineerd door Numerai. Lees verder over Numerai

Predictive Analytics: Het gebruik van data, statistische algoritmen en ML-technieken om toekomstige uitkomsten te identificeren en te voorspellen. Lees meer

R

Reinforcement Learning: Een type ML waarbij algoritmen leren door beloningen en straffen in reactie op hun acties. Lees meer

Regressieanalyse: Een statistische methode om de relaties tussen variabelen te onderzoeken. Lees meer

Roadmap: Een AI Roadmap is een strategisch plan dat uiteenzet hoe jouw organisatie AI-technologieën zal integreren in haar bedrijfsvoering om specifieke zakelijke doelstellingen te bereiken. Het is een alomvattende blauwdruk die de tijdlijn, mijlpalen, middelen, technische specificaties en potentiële risico's van AI-implementatie beschrijft.

Robotica: Het vakgebied waarbij machines worden gecreëerd die taken kunnen uitvoeren in de echte wereld. Lees meer

S

Spraakherkenning: De technologie waarmee machines menselijke spraak kunnen herkennen en omzetten in tekst. Lees meer

Supervised Learning: Een ML-methode waarbij het algoritme wordt getraind met vooraf gelabelde data. Lees meer

T

Tijdreeksanalyse: Technieken om tijdgeordende data te analyseren. Lees meer

Transfer Learning: Het proces waarbij een vooraf getraind model wordt gebruikt voor een ander, maar gerelateerd, probleem. Lees meer

TRiSM? - Volgens Gartner is TRisM: AI TrustRisk, en Security Management (AI TRiSM) een raamwerk dat zorgt voor "AI-modelbeheer, betrouwbaarheid, eerlijkheid, robuustheid, effectiviteit en gegevensbescherming." AI TRiSM stelt organisaties in staat om proactief risico's en beveiligingslacunes van Kunstmatige Intelligentie-systemen te identificeren en te verminderen.
Lees verder over TRiSM - AI Trust, Risk en Security Management

Unsupervised Learning - Een ML-benadering waarbij algoritmen leren zonder expliciete instructies, vaak door het identificeren van patronen in data.

Virtuele Realiteit (VR) - Een gesimuleerde ervaring die kan lijken op of verschillen van de echte wereld.

Feature Engineering Het proces van het selecteren en transformeren van variabelen bij het creëren van een voorspellend model

AI risk management

AI in de gezondheidszorg

AI-gedreven Telediagnostiek: Systemen die medische beelden op afstand evalueren met behulp van AI, waardoor snelle diagnoses mogelijk zijn, zelfs in gebieden zonder specialisten.

Digitale Pathologie: Het gebruik van AI en digitale beeldverwerking voor het detecteren en diagnosticeren van ziekten door het analyseren van medische beelden.

Drug Discovery: Het gebruik van AI-algoritmen om sneller en efficiënter nieuwe geneesmiddelen te ontdekken en te ontwikkelen.

Genomische Geneeskunde: Het gebruik van AI om genetische data te analyseren en om relaties tussen genen en ziekten te identificeren.

Klinische Beslissingsondersteuning (CDS): Systemen die zorgprofessionals helpen bij het nemen van klinische beslissingen door gepersonaliseerde patiëntinformatie te analyseren.

Persoonlijke Behandelingsplannen AI-gestuurde systemen die gegevens van individuele patiënten analyseren om gepersonaliseerde behandelingsaanbevelingen te genereren. Lees meer over de toepassingen van AI in de gezondheidszorg.

Predictieve Analyse in Gezondheidszorg: Het gebruik van data en algoritmen om toekomstige medische uitkomsten voor patiënten te voorspellen, zoals het risico op ziekte of het heropnamepercentage.

Radiomics: Het proces van het automatisch extraheren van een groot aantal kenmerken uit radiologische beelden met behulp van geavanceerde datakarakterisatietechnieken.

Robot-assistente Chirurgie: Operaties uitgevoerd met de assistentie van robotische systemen, waardoor chirurgen meer precisie, flexibiliteit en controle krijgen dan met traditionele technieken.

Virtuele Gezondheidsassistenten: Interactieve programma's, vaak aangedreven door AI, die patiënten helpen met medisch advies, medicatieherinneringen en gezondheidsmonitoring.

AI voor financiele instellingen

AI voor financiele instellingen

Customer Due Diligence - CDD houdt in dat je verifieert dat je klanten zijn wie ze zeggen dat ze zijn en het beoordelen van de risico's die aan elke klant zijn verbonden, zoals de mogelijkheden van fraude, witwassen, financiering van terrorisme, enz. Dit omvat het verifiëren van de naam, het adres en de foto van je klant door bankdocumenten, nutsrekeningen, enz. te analyseren.

Anti Money Laundering - AML verwijst naar een reeks wetten, regelgevingen en procedures die bedoeld zijn om te voorkomen dat criminelen illegaal verkregen activa en fondsen als legitiem inkomen verhullen door te beschermen tegen de handel in illegale goederen, belastingontduiking, marktmanipulatie, corruptie van openbare fondsen, enz.

Know Your Business - KYB houdt in dat een bedrijf dat een relatie met een bank probeert te vestigen, wordt gescreend door hun Uiteindelijke Belanghebbende Eigenaren (UBO) te bepalen en naleving af te dwingen door de risico's te beoordelen die aan het bedrijf zijn verbonden. Je kunt hier meer leren over eigendomsstructuren van belanghebbenden en een risicogebaseerde aanpak om witwassen tegen te gaan.

Know Your Customer - KYC betreft de procedures die nodig zijn om CDD en AML richtlijnen te handhaven door de identiteit van een klant te verkrijgen en te verifiëren en de bijbehorende risico's van het doen van een transactie met de betreffende klant.

Algoritmische Handel: Gebruik van complexe AI-systemen om beslissingen te nemen over aandelenaankoop of -verkoop op milliseconde-niveau.

Fraudedetectie - AI-modellen die transactiepatronen analyseren om verdachte activiteiten te identificeren en fraude in real-time te voorkomen.

Chatbots & Virtuele Assistenten: Chatbots zijn programma's die klantenservice bieden door vragen te beantwoorden en transacties voor gebruikers te vergemakkelijken. AI kan Chatbots verder verbeteren.

AI gestuurd Risicobeheer: Het gebruik van AI om potentiële financiële risico's te analyseren en te voorspellen.

AI Risicobeheer: Het interne mechanisme om de risico's van alle AI toepassingen in het bedrijf te analyseren en beheersen.

Kredietwaardigheidsbeoordeling: AI-modellen die een groot aantal variabelen analyseren om de kredietwaardigheid van een individu of bedrijf te bepalen.

Personalisatie van Financiële Diensten: Het op maat aanbieden van financiële producten en diensten op basis van gebruikersgedrag en voorkeuren.

Portefeuillebeheer: Gebruik van AI voor geautomatiseerd beheer en optimalisatie van beleggingsportefeuilles.

Marktvoorspelling: AI-systemen die marktgegevens analyseren om toekomstige bewegingen te voorspellen.

High-Frequency Trading (HFT): Handelsstrategieën die duizenden orders in fracties van seconden uitvoeren met behulp van geavanceerde algoritmen.

RegTech (Regulatory Technology): Technologieën, waaronder AI, die financiële bedrijven helpen te voldoen aan regelgeving en compliance-eisen.

Sentimentanalyse: Analyse van sociale media, nieuwsbronnen en andere openbare informatie om marktsentimenten te beoordelen.

RPA (Robotic Process Automation): Automatisering van repetitieve, regelgebaseerde financiële processen.

Blockchain & AI: Integratie van AI met blockchain-technologie voor verbeterde veiligheid en efficiëntie.

Liquiditeitsvoorspelling: Gebruik van AI om toekomstige kasstromen en liquiditeitsbehoeften te voorspellen.

Klantsegmentatie: Gebruik van AI om klanten te segmenteren op basis van gedrag, risico, winstgevendheid en andere variabelen.

Automatische Claimverwerking: Gebruik van AI om verzekeringsclaims automatisch te verwerken en beoordelen.

P2P-kredietanalyse: Gebruik van AI om de kredietwaardigheid te beoordelen in peer-to-peer leennetwerken.

Churn Voorspelling: Het identificeren van klanten die waarschijnlijk hun bank of financiële dienst zullen verlaten.

Optimalisatie van Handelsstrategieën: Gebruik van AI om winstgevende handelsstrategieën te identificeren en te verfijnen.

Financiële Monitoring:Real-time monitoring van financiële transacties en markten met AI om anomalieën te detecteren. Bekijk hoe AI een krachtig hulpmiddel is bij de opsporing van financiële criminaliteit.

Slimme Contracten: Contracten die automatisch worden geactiveerd op basis van vooraf gedefinieerde voorwaarden met behulp van AI en blockchain.

Data Mining in Financiën: Het ontdekken van waardevolle inzichten uit grote datasets in de financiële sector.

Financiële Chat-analyse: Analyse van klantcommunicatie met banken en financiële instellingen voor verbeterde dienstverlening.

Asset & Wealth Management: Gebruik van AI voor gepersonaliseerd vermogensbeheer en optimalisatie van activa.

Bankieren op basis van Gedrag: Gebruik van AI om financiële producten en diensten aan te bieden op basis van gedragsanalyse van klanten.

AI voor overheden

AI m.b.t belastinginning: Optimaliseren van belastingprocessen door het identificeren van ontduiking of fouten.

AI voor onderwijs: Integreren van AI-tools in het lokale onderwijs voor gepersonaliseerd leren en administratie.

AI-gedreven dienstverlening: Het verbeteren van openbare diensten met behulp van geavanceerde algoritmes.

AI in openbare raadpleging: Tools die AI gebruiken om feedback van burgers te analyseren en te categoriseren voor beleidsvorming.

Automatische beeldherkenning: Toepassen van AI voor het monitoren van openbare ruimtes, bijvoorbeeld voor parkeerbeheer of openbaar groen onderhoud.

Automatische tekstanalyse: Gebruik van AI om grote hoeveelheden tekstuele data te verwerken, zoals openbare inspraakreacties.

Automatisch grondgebruiksanalyse: AI die satellietbeelden analyseert om veranderingen in grondgebruik of bebouwing te detecteren.

Automatisering van vergunningsprocessen: Gebruik van AI om het aanvraag- en goedkeuringsproces van vergunningen te stroomlijnen.

Belastingoptimalisatie: Systemen die voorspellen welke gebieden of welke bedrijven mogelijk onbetaalde belastingen hebben.

Burgerbetrokkenheid 2.0: Gebruik van AI om de betrokkenheid en interactie van burgers met de overheid te verbeteren.

Burgergedrag analyse: Analyseren van burgers' gedrag en voorkeuren om diensten te verbeteren.

Crisisresponsanalyse: Inzetten van AI voor het snel analyseren en reageren op crises, zoals natuurlijke rampen.

Data-gedreven beleidsvorming: Gebruik van AI om beleidsmakers te helpen bij het analyseren van gegevens en het vormen van beleid.

Digitale burgerbetrokkenheid: Platforms die AI gebruiken om de feedback en meningen van burgers over specifieke onderwerpen te verzamelen en te analyseren.

Digitale gemeente-assistent: Een chatbot of virtuele assistent die vragen van burgers beantwoordt op gemeentelijke websites.

Duurzaamheidsanalyse: Gebruik van AI om stedelijke duurzaamheidsinitiatieven te optimaliseren, zoals energieverbruik en afvalbeheer.

Energiebeheer: Gebruik van AI om energieverbruik in gemeentelijke gebouwen te monitoren en te optimaliseren.

Fraudedetectie: Gebruik van AI om patronen van fraude te herkennen in zaken zoals uitkeringen of subsidies.

Geautomatiseerde administratieve taken: Toepassing van AI voor routinematige administratieve taken, wat zorgt voor efficiëntie en kostenbesparing.

Gezondheidsmonitoring: Toepassen van AI om gezondheidstrends en -risico's in een gemeenschap te volgen en te voorspellen.

Milieumonitoring: Gebruik van AI om veranderingen in het lokale milieu te volgen, zoals luchtkwaliteit of watervervuiling.

Onderhoudsvoorspelling: Gebruik van AI om de behoefte aan onderhoud van openbare infrastructuren, zoals wegen en bruggen, te voorspellen.

Open data-initiatieven: Inzet van AI om openbare datasets te analyseren en inzichten te verschaffen.

Openbare gezondheidsanalyse: Toepassen van AI voor het opsporen en voorspellen van gezondheidspatronen in een gemeenschap.

Slimme stadsplanning: Toepassen van AI voor stadsontwikkeling en -planning, rekening houdend met diverse stedelijke variabelen.

Slimme verkeersbeheersing: Toepassen van AI voor verkeersstromen en -veiligheid, zoals adaptieve verkeerslichten.

Sociale dienst automatisering: Toepassen van AI voor het beheer en de toewijzing van sociale diensten aan burgers.

Veiligheidsanalyse: Systemen die AI gebruiken om veiligheidsrisico's in openbare ruimtes te evalueren.

Voorspellende analyse voor openbare veiligheid: Het gebruik van AI om patronen in criminaliteitsgegevens te herkennen en mogelijke toekomstige incidenten te voorspellen.

AI voor het bestrijden van criminaliteit en witwassen

Transactiemonitoring: Gebruik van AI om ongebruikelijke of verdachte financiële transacties automatisch te detecteren. Ontdek meer over de toepassingen van AI in de financiële sector.

Voorspellende criminaliteitsanalyse: AI-gedreven tools die criminaliteitspatronen herkennen en toekomstige hotspots voorspellen.

Geautomatiseerde witwasdetectie: Algoritmes die patronen in financiële transacties identificeren die indicatief kunnen zijn voor witwaspraktijken. Lees meer over de kracht van AI bij het bestrijden van witwassen (AML).

Biometrische authenticatie: Gebruik van gezichtsherkenning en vingerafdruktechnologie om verdachte of frauduleuze identiteitsverificatie te voorkomen.

Netwerkanalyse: Toepassen van AI om netwerken van criminelen te identificeren op basis van hun financiële transacties. Ontdek hoe AI wordt gebruikt bij de opsporing van financiële criminaliteit.

Fraudevoorspelling: AI-modellen die potentiële fraudepogingen voorspellen op basis van eerder gedrag en transactiehistorie.

Digitaal bewijsverzameling: Geautomatiseerde tools voor het verzamelen en analyseren van digitale bewijzen in strafrechtelijke onderzoeken.

Cybercrime-detectie: AI-gedreven systemen die ongebruikelijke activiteiten of aanvallen op financiële systemen identificeren.

Sociale media-analyse: Gebruik van AI om open bronnen te scannen en potentiële bedreigingen of criminele activiteiten te identificeren.

Geautomatiseerde risicobeoordeling: AI-tools die de risiconiveaus van klanten of transacties in real-time beoordelen.

AI-gedreven surveillance: Integratie van AI in bewakingssystemen om verdachte activiteiten te detecteren. Lees meer over de toepassingen en impact van AI.

Gedragsbiometrie: Analyseren van gedragspatronen zoals toetsaanslagen of muisbewegingen om frauduleuze gebruikers te detecteren.

Intelligente transactieprofilering: AI-systemen die transactiegedrag profileren om afwijkingen van normale patronen te identificeren.

Documentverificatie: Geautomatiseerde analyse van documenten om vervalsingen of manipulaties te detecteren.

Cryptocurrency-monitoring: AI-tools die transacties op blockchain-technologieën volgen om illegale activiteiten te identificeren.

Spraakherkenning: Gebruik van AI om fraude via telefoon of voice assistants te detecteren.

Kunstmatige neurale netwerken: Complex AI-model voor het identificeren van niet-lineaire patronen in grote datasets, nuttig voor fraude-detectie.

Tijdsreeksanalyse: Analyseren van sequentiële data, zoals financiële transacties, om afwijkingen te detecteren.

Geautomatiseerde AML-checks: AI-gedreven controles van klanten tegen internationale watchlists voor anti-witwasdoeleinden.

Anomaliedetectie: Technieken die normaal gedrag modelleren en afwijkingen of anomalieën identificeren.

Peer group analyse: Vergelijken van een entiteit of individu met vergelijkbare entiteiten om ongebruikelijk gedrag te detecteren.

Text mining: Extractie van nuttige informatie uit grote hoeveelheden tekst, zoals banktransactienotities, om verdachte activiteiten te identificeren.

Sanctiescreening: Geautomatiseerde controle van transacties en entiteiten tegen sanctielijsten.

Deep learning: Een subset van machine learning, nuttig voor het detecteren van complexe patronen in data gerelateerd aan criminaliteit en witwassen.

AI-gedreven due diligence: Geautomatiseerde achtergrondchecks en risicobeoordelingen van klanten of zakelijke partners.

Kennisbank Termen

Training in digitalisering en AI 

Een training op maat voor medewerkers van gemeenten, provincies en overheden, waarbij de focus ligt op digitalisering en Artificial Intelligence. Ook aspecten als ethiek en voor- en nadelen worden uitvoerig behandeld. 

Vertel mij meer

AI Personeelstraining

Ontdek wat wij voor organisatie kunnen betekenen

Ja,ik wil meer weten
WhatsApp