Gastcolumn
Column
Opinie

Witwassen van data leidt tot uitwassen

Gastcolumn

De menselijke maat is zoek, de burger moet worden beschermd tegen uitwassen in het beleid en tegen de gevaren van het financiële stelsel. De overheid verlangt dat financiële instellingen de burger aan de hand nemen bij het maken van financiële keuzes. 

Bij onjuiste risico-inventarisatie en niet-passend advies wordt de financiële instelling door de toezichthouder afgerekend op  ‘klantbeleving’. Tegelijkertijd schuilt achter iedere burger een potentiële fraudeur en is de financiële sector poortwachter voor integriteit van het financiële stelsel. Ook daar volgt afrekening als de poortwachtersfunctie niet naar behoren wordt uitgevoerd. Algoritme bias voert in beide situaties de boventoon.  

De kern is ken uw klant 

Gedegen onderzoek vereist invoelend vermogen en communicatieve vaardigheden. Zowel voor fraudeopsporing als begeleiding bij financiële keuzes dient de financiële professional de klant echt te kennen om een adequate risico-inschatting te kunnen maken. De financiële wereld ondergaat een transformatie waarbij de relatie met de klant verandert van één waarbij een expert tegenover de consument zit, naar een relatie op gelijkwaardig niveau. 

Als de situatie van de klant erom vraagt en het toelaat, heeft de professional de ruimte om onderbouwd af te wijken van het standaardbeleid. Aangezien de financiële instelling verantwoordelijk wordt gehouden voor de keuzes van de consument, is er geen vrijheid om deze professionele ruimte te benutten. Het management maakt het wel mogelijk op papier maar gelooft er eigenlijk niet in. De professionele ruimte is in de praktijk niets meer dan een wassen neus. Angst voor klachten en de toezichthouder resulteert in een regelgerichte, in plaats van een klantgerichte aanpak. Van een evenwichtige klant-professional-relatie kan dan ook geen sprake zijn.  

Altijd de pineut  

Onderzoek wijst uit dat consumenten geen vertrouwen hebben in banken en verzekeraars. De financiële wereld wordt de laatste decennia achtervolgd door schandalen. Naast het gevaar om gestraft te worden vanwege een klagende klant, is poortwachter van de integriteit van het financiële stelsel zijn ook geen dankbare taak. Toezichthouders zijn niet duidelijk in wat nu aantoont en op welke wijze aangetoond moet worden dat iemand te goeder trouw is. 

De druk om door de overheid afgerekend te worden als de poortwachterstaak niet goed wordt uitgevoerd, maakt dat de financiële sector niet gedegen en objectief kan handelen. De aanhoudend druk vanuit de overheid resulteert in emotionele overstroming. Het brein verkeert op dat moment in de overlevingsstand waarbij het reptielenbrein regeert en het vermogen tot relativeren en beredeneren verdwijnt. 

Schuldpresumptie

Het reptielenbrein heeft een radar voor gevaar en ziet de wereld door een donkere lens. Aangezien het eigen mensbeeld bepalend is bij klantonderzoek,  belooft dit niet veel goeds. Het gevolg is dat klanten worden benaderd als  vijandige digitale en juridische entiteiten. Het doel en de functie van de regelgeving is niet leidend. Niet objectieve maatstaven, maar afvinken van lijstjes staat centraal. 

Ondertussen wordt de consument al mondiger. Sturend gedrag en weerstand van de consument wordt door het onbewuste reptielenbrein van de individuele medewerker als levensbedreigend gevaar gedetecteerd. Assertief consumentengedrag zal daardoor al snel als manipulatief worden ervaren en wordt zelfs als frauderisico bestempeld. 

Algoritme bias 

Het analyseren van vraagstukken en risico’s op het gebied van financiële gezondheid, creditrisk, fraude en klanttevredenheid dient zorgvuldig en nauwkeurig te gebeuren aan de hand van deugdelijke onderzoeksmethodes en op basis van objectieve criteria. Enorme grote sets aan data zijn vervuild en vormen geen deugdelijk sample voor effectieve research. Desondanks worden deze vervuilde datasets volop ingezet door financiële instellingen. 

Artificial intelligence is de nieuwste modetrend in de financiële wereld. Het gevaar van algoritme bias ligt hier op de loer. Algoritme bias ontstaat door vervuilde data en gebruik van slechte gegevens. Als we kijken naar de door de financiële wereld gehanteerde gegevens dan stemt dat weinig hoopvol. 

Fraudecriteria bias

Zo werd aan het begin van het mobieletelefoon-tijdperk het niet beschikken over een vast telefoonnummer gezien als verhoogd risico voor fraude en lage kredietwaardigheid. Ook werden vrouwen minder kredietwaardig beschouwd, althans hun inkomen werd niet voor volle zekerheid gezien bij aanvraag voor een hypotheek. 

Korte eigen risicoperiodes of lage eigen risico’s, etniciteit, postcodegebied en arbeidssituatie worden geclassificeerd als risicofactoren voor fraude en bedrog. Artificial intelligence combineert zelfstandig deze slechte gegevens tot een geheel. Algoritme bias leidt tot privacy schendingen, sociaaleconomische ongelijkheid en marktvolatiliteit. Hierdoor zullen uitwassen ontstaan en stevenen we recht af op ‘toeslagenaffaire 2.0.’ het zoveelste schandaal in de financiële dienstverlening.

Anne Abbenes is financieel psycholoog, trainer/coach, adviseur en onderzoeker van financieel gedrag. Zij is lector Behavioral Finance & Financiële Psychologie aan onder andere de UCLL (Associatie KU Leuven) en bestuurder bij het Financial Psychology Institute Europe®. Daarnaast is zij internationaal (court) mediator, onderhandelaar en arbiter en is zij master in financial planning.