Zonder krediethistorie, geen krediet? De toekomst van kredietverlening ligt in robo-advies

Robo advisory AdviceRobo finno

Door Diederick Van Thiel en Rob Dorscheidt

Miljarden mensen wereldwijd zijn ‘underserved’. Veel studenten, millennials, zzp’ers en kleine ondernemers hebben geen of heel moeizaam toegang tot krediet. Gewoon, omdat ze geen of onvoldoende financiële historie hebben. De OECD – een samenwerkingsverband van 34 landen voor beter sociaal en economisch beleid – concludeerde recent dan ook dat meer diverse vormen van krediet nodig zijn. Zzp’ers en kleine ondernemers hebben, volgens OECD, een sleutelrol bij een meer duurzame economische groei.

Kansloos krediet

Kredietwaardigheid en de ‘credit rating’ zijn alles, zeker in Angelsaksische landen. Maar ook in Nederland is kredietwaardigheid een ‘ding’. Denk aan de jonge, veelbelovende academicus met zijn internet startup die extra funding zoekt. Geen bank die er heil in ziet omdat de startup geen krediethistorie heeft. Crowdfunding is niet voor iedereen het alternatief. Of de zzp’er die een hypotheek wil. In de etalages van geldgevers staan genoeg hypotheken. Maar of je voldoet aan de strenge voorwaarden is nog maar de vraag. Consumentenorganisatie Vereniging Eigen Huis onderzocht welke specifieke voorwaarden banken hanteren voor zzp’ers. Wat bleek? Zonder historie ben je nergens, hoe mooi je businessplan er ook uit ziet. Bij een landelijke hypotheekketen kun je testen of je als zzp’er kans maakt op een hypotheek. Om alvast een tipje van de sluiter op te lichten: een zzp’er in de ICT met een geringe historie maakt nog enige kans; als je in een andere branche opereert ben je kansloos in deze test. Als je geen omzethistorie van minimaal 3 jaar kunt laten zien, wordt je hypotheekaanvraag niet gehonoreerd.

Data, machine learning en virtuele assistenten

We leven in een tijdperk waarin het gebruik van data en nieuwe technologieën grote efficiency kan brengen voor de kredietmarkt. Door de explosie van databronnen en de toenemende informatie-complexiteit is handmatige classificatie van risico’s onmogelijk en bedrijfseconomisch onverantwoord. Geavanceerde machine learning en neurale netwerken zijn systemen die autonoom leren en de oplossing voor deze uitdagingen zijn.

Mogelijke toepassingen van deze nieuwe technieken in de kredietmarkt zijn innovatieve credit scoring, virtuele persoonlijke assistenten en robo-advies. De komende vijf jaar zal de wereld evolueren naar een post-app wereld met dit type intelligente agents.

Vanuit ons perspectief als specialisten in artificiële intelligentie voor risico scoring en virtuele assistenten, is dit het perfecte moment om te onderzoeken hoe de kredietindustrie tegen robo-advies aankijkt. We definiëren robo advisors als online platforms waarbij complexe computeralgoritmes worden gebruikt.

Rise of the credit robos Avicerobo Finextra finno

Robo advies heeft de toekomst zegt 83% van de geldverstrekkers

Samen met het toonaangevende Finextra in London heeft AdviceRobo aan key spelers van financiële instellingen wereldwijd gevraagd hoe zij de opkomst van online en robo-advies zien. De belangrijkste uitkomsten van ons onderzoek “Rise of the Credit Robos”:

  • Volgens 56% van de geldverstrekkers is de oorzaak van de huidige kredietproblemen een gevolg van inadequate geldverstrekking. Meer dan de helft van de geldverstrekkers denkt dat onvoldoende krediet terecht komt bij de goede leners en te veel krediet verstrekt wordt aan de slechte. Een betere inschatting van kredietrisico’s kan die situatie verbeteren;
  • 70% van de respondenten ziet credit scoring als het meest tijd slurpende en frustrerende proces voor ‘underserved’ klantgroepen als kleine ondernemers;
  • 83% van de geldverstrekkers ziet adviesrobo’s die machine learning toepassen bij het inschatten van kredietrisico als een belangrijk hulpmiddel. En 75% vindt dat het gebruik van big data helpt bij een betere inschatting van kredietrisico’s.

infographic AdviceRob credit robo finno

De respondenten in ons onderzoek zien ook ‘beren op de weg’:

  • 84% van de geldverstrekkers heeft meer vertrouwen in mensen en hun ervaring, dan in artificiële intelligentie;
  • 82% noemt de eigen datakwaliteit als grootste barrière voor het gebruik van robo-advies;
  • 76% ziet het gebrek aan expertise in artificiële intelligentie binnen de eigen organisatie als een serieuze horde.

Robo advies: nog digital guts, no glory

In het boek “Riding the waves, banking in 2020” schetsen de auteurs het beeld van een post-app bancaire wereld waarin super gepersonaliseerde klantervaringen de allerbelangrijkste succesfactor zijn. Nieuwe markten en nieuwe businessmodellen maken dat nu mogelijk.

Oxford University plaatst financieel adviseurs in de top 5 beroepen die al worden vervangen door robots. Het onderzoek van AdviceRobo en Finextra laat zien dat de industrie zelf (gelukkig) de kansen van machine learning en credit scores ziet. Geldverstrekkers maken zich echter grote zorgen over allerlei – meer operationele – belemmeringen, zoals de kwaliteit van hun data, hun gebrek aan kennis over machine learning en de onduidelijkheid over wat toezichthouders van hen verwacht.

Onze challenge voor kredietverstrekkers

Korte termijn operationele issues staan blijkbaar in de weg om veelbelovende concepten te ontwikkelen. Concepten zoals online en gepersonaliseerde leningen waarbij de cost income ratio’s liggen tussen 30% en 40%. Concepten waar consumenten, en zeker mensen zonder of weinig financiële historie die nu buiten de boot vallen, heel erg blij van worden. Nieuwe technologie biedt die kansen. Wij dagen kredietverstrekkers uit die technologische vooruitgang nu te omarmen (voordat het te laat is).

Bovenstaand artikel werd geschreven door Diederick Van Thiel, mede-oprichter en CEO van AdviceRobo en Rob Dorscheidt, Business Development Executive bij AdviceRobo en blogger op [finno].

0 antwoorden

Plaats een Reactie

Meepraten?
Draag gerust bij!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe jouw reactie gegevens worden verwerkt.