Classificatie & extractie met AI.

Ongestructureerde data is overal

Elk bedrijf verzamelt enorme hoeveelheden informatie die nergens netjes in een spreadsheet of database past. E-mails van klanten, supporttickets, offerteaanvragen, klachtenformulieren, beoordelingen, social media berichten — het stroomt dagelijks binnen in vrije tekst, zonder vaste structuur of indeling.

Het probleem: zolang die data ongestructureerd blijft, kun je er weinig mee. Je kunt het niet filteren, niet rapporteren, niet automatisch doorsturen en niet analyseren. Het blijft liggen in een inbox of een gedeelde map, en de enige manier om er iets mee te doen is handmatig lezen en beoordelen.

Wat zijn classificatie en extractie?

AI lost dit op met twee kernvaardigheden die nauw samenwerken: classificatie en extractie.

Classificatie is het automatisch toewijzen van een categorie aan een stuk informatie. Een inkomende e-mail wordt herkend als een klacht, een bestelling, een informatieaanvraag of een factuur. Een supportticket wordt gelabeld met de juiste prioriteit en het juiste onderwerp. Een document wordt ingedeeld als offerte, contract of rapport.

Extractie gaat een stap verder: het haalt specifieke gegevens uit de tekst en zet die om in gestructureerde data. Uit een e-mail worden een klantnaam, ordernummer en probleemomschrijving gehaald. Uit een contract worden partijnamen, bedragen, looptijden en clausules geextraheerd. Uit een sollicitatie worden ervaring, opleiding en beschikbaarheid afgeleid.

Classificatie bepaalt wat het is. Extractie bepaalt wat erin staat. Samen maken ze ongestructureerde data bruikbaar voor je hele organisatie.

Het verschil met traditionele automatisering

Misschien denk je: dat kan toch ook met regels en filters? Gedeeltelijk. Traditionele automatisering werkt met vaste regels: als het woord "factuur" in het onderwerp staat, stuur het naar financien. Als het woord "klacht" voorkomt, label het als klacht.

Het probleem is dat taal niet zo voorspelbaar is. Een klant schrijft niet "Ik heb een klacht" maar "Dit is echt niet wat ik verwacht had, ik wil mijn geld terug." Een leverancier stuurt geen e-mail met als onderwerp "Factuur" maar "Betalingsoverzicht Q3 — actie vereist." Regels missen die variatie. AI begrijpt de intentie achter de woorden, ongeacht hoe ze zijn geformuleerd.

Bovendien worden regelgebaseerde systemen snel onbeheersbaar. Bij tien categorieen heb je al tientallen regels nodig. Bij honderd categorieen of complexe criteria loop je vast. AI schaalt moeiteloos mee — je voegt een categorie toe en het systeem leert die herkennen.

Praktijkvoorbeelden

Supporttickets automatisch routeren

Een veelvoorkomende toepassing is het classificeren van inkomende supportverzoeken. Klanten beschrijven hun probleem in eigen woorden — soms kort, soms uitgebreid, soms emotioneel, soms technisch. AI leest het bericht, bepaalt de categorie (technisch probleem, facturatiefout, productretour, informatieaanvraag) en wijst een prioriteit toe op basis van de inhoud en de urgentie.

Het ticket wordt automatisch doorgestuurd naar het juiste team, met de geextraheerde kerngegevens erbij: klantnaam, productnaam, ordernummer en een korte samenvatting van het probleem. De medewerker die het ticket oppakt, hoeft niet meer te zoeken maar kan direct aan de slag.

Lead kwalificatie

Salesteams ontvangen leads via formulieren, e-mails, chatberichten en telefonische aanvragen. Niet elke lead is even waardevol. AI kan inkomende leads automatisch kwalificeren op basis van de inhoud: welk product of welke dienst wordt gevraagd, hoe groot is de organisatie, wat is het budget, hoe urgent is de vraag?

Op basis van die classificatie worden leads automatisch gescoord en toegewezen aan de juiste salesmedewerker. Warme leads krijgen direct prioriteit, koude leads gaan een nurturingtraject in. Het resultaat: je salesteam besteedt tijd aan de leads die er toe doen.

Documentcategorisering

Organisaties die grote hoeveelheden documenten ontvangen — denk aan verzekeraars, juridische kantoren of overheidsinstanties — moeten elk document classificeren en archiveren. Is het een polisblad, een schademelding, een medische verklaring of een correspondentiebrief? AI herkent het documenttype op basis van de inhoud, niet op basis van de bestandsnaam of de afzender.

Vervolgens worden de relevante gegevens geextraheerd: polisnummer, schadebedrag, datums, betrokken partijen. Het document wordt automatisch gekoppeld aan het juiste dossier in je systeem, met alle metadata netjes ingevuld.

Handmatig classificeren is niet alleen langzaam — het is ook inconsistent. De ene medewerker labelt iets als "klacht", de ander als "vraag". AI hanteert altijd dezelfde criteria.

Hoe nauwkeurig is AI vergeleken met mensen?

Een terechte vraag. Het korte antwoord: voor repetitieve classificatie- en extractietaken presteert AI doorgaans gelijk aan of beter dan mensen. Niet omdat AI slimmer is, maar omdat AI consistent is. Een medewerker die honderd e-mails na elkaar classificeert, wordt moe, afgeleid of maakt kleine beoordelingsfouten. AI verwerkt de duizendste e-mail met dezelfde aandacht als de eerste.

Dat betekent niet dat AI foutloos is. Bij ambigue gevallen — een bericht dat zowel een klacht als een informatieaanvraag zou kunnen zijn — kan AI minder zeker zijn. De oplossing: het systeem geeft bij elk resultaat een betrouwbaarheidsscore aan. Bij hoge zekerheid wordt automatisch verwerkt. Bij lage zekerheid wordt het voorgelegd aan een medewerker. Zo combineer je de snelheid van AI met het beoordelingsvermogen van mensen.

Integratie in bestaande workflows

De kracht van classificatie en extractie zit niet in de technologie zelf, maar in hoe het aansluit op je dagelijkse werkproces. Standalone AI-tools die je apart moet raadplegen, voegen weinig waarde toe. De echte winst ontstaat wanneer de AI onzichtbaar meedraait in je bestaande systemen.

Dat betekent: een koppeling met je e-mailserver zodat inkomende berichten automatisch worden verwerkt. Een integratie met je CRM zodat geextraheerde klantgegevens direct worden bijgewerkt. Een verbinding met je ticketsysteem zodat geclassificeerde verzoeken automatisch als tickets worden aangemaakt met de juiste labels en prioriteiten.

Wij bouwen die integraties zodat ze naadloos aansluiten. Je team merkt alleen dat het werk sneller gaat en dat er minder handmatige stappen nodig zijn.

Wat is er nodig om te starten?

Het opzetten van een classificatie- en extractiesysteem begint met drie vragen:

• Welke data komt binnen? — Wat voor soort berichten, documenten of verzoeken verwerkt je team dagelijks? Via welke kanalen komen ze binnen?
• Welke categorieen en gegevens zijn relevant? — In welke categorieen moeten items worden ingedeeld? Welke specifieke velden moeten worden geextraheerd?
• Waar moet het resultaat naartoe? — In welk systeem moeten de geclassificeerde en geextraheerde gegevens terechtkomen? Je CRM, ERP, ticketsysteem of een andere applicatie?

Op basis van die antwoorden ontwerpen we een oplossing die past bij jouw situatie. We beginnen vaak met een enkele documentstroom of een enkel kanaal, bewijzen de waarde en breiden vervolgens uit naar andere toepassingen.

De impact op je organisatie

Organisaties die classificatie en extractie met AI implementeren, zien doorgaans drie concrete resultaten:

• Tijdwinst — Medewerkers besteden minder tijd aan repetitief sorteer- en invulwerk en meer tijd aan taken die echt aandacht vragen.
• Hogere datakwaliteit — Gestructureerde, consistent gelabelde data maakt rapportages betrouwbaarder en analyses nauwkeuriger.
• Snellere doorlooptijden — Klanten en collega's krijgen sneller een reactie omdat verzoeken direct bij de juiste persoon terechtkomen.

Het zijn geen spectaculaire beloftes, maar concrete verbeteringen die zich elke dag opnieuw uitbetalen.

Wil je weten hoe classificatie en extractie met AI er voor jouw organisatie uitziet? We bekijken graag samen welke datastromen het meeste opleveren en laten je in een korte demo zien hoe het werkt met jouw eigen data.