Marek Pałys

AI in fintech: Startup House-projecten, geleerde lessen en resultaten

Fintech-klanten verwachten consumer-grade snelheid, terwijl toezichthouders bank-grade controle eisen. In dit artikel laten we zien hoe Startup House die spanning heeft aangepakt in drie projecten: geautomatiseerde 24/7 kredietbeslissingen voor Siemens Financial Services, een cyberrisico-platform dat de omzet in één jaar met 150% liet groeien, en een climate fintech-team voor CHOOOSE dat we in 2 weken samenstelden. Bij elk project delen we de belangrijkste les. We sluiten af met vijf regels voor AI in finance, van elk antwoord baseren op geverifieerde data tot tenant isolation in de architectuur ontwerpen.

Van Discovery tot Maintenance: hoe Startup House een project stap voor stap aanpakt

Elk Startup House-project volgt hetzelfde traject, en elke fase eindigt met een concreet resultaat, zodat je kunt instappen waar jouw product nu staat. Dit artikel legt het stap voor stap uit: Product Discovery in 4 tot 8 weken, Scope Building in 2 tot 5 weken, ontwikkeling met een MVP dat zijn eerste gebruiker al binnen 1 week kan bereiken, Quality Engineering vanaf de eerste sprint en langdurig onderhoud. Bij elke stap zie je wat er gebeurt en wat je aan het einde ontvangt. Ook laten we zien waar AI het werk versnelt en hoe de governance geborgd blijft.

AI-agents voor patiëntenplanning en zorgcoördinatie

Hoe autonome AI-agents 24/7 afspraken plannen, verzetten en vrijkomende plekken opvullen — no-shows terugdringen, verwijzingslekken dichten en het klinisch personeel ontlasten.