Voice-over: Welkom bij de Leaders in Finance Compliance Podcast. Met experts, adviseurs, bestuurders en de business bespreken we risk en compliance binnen de financiële wereld en alle uitdagingen en dilemma’s die daarbij horen. Want voor het juiste en rechte pad bestaat geen navigatiesysteem.
Deze podcast wordt mede mogelijk gemaakt door Cense, Deloitte, Kayak, Rabobank, en Osborne Clarke.. Je host is Jeroen Broekema.
Jeroen: Welkom luisteraars bij een nieuwe aflevering van Leaders in Finance. Vandaag ga ik het hebben over data in de hypotheekwereld. En ik heb hier aan tafel de drie H’s, zo ben ik ze gaan noemen in mijn voorbereiding. Namelijk Hypotheken Data Netwerk, Hyarchis en HippoLine. Drie bedrijven met de drie CEO’s en ook oprichters van deze organisaties. Allereerst Jennifer op ’t Hoog, directeur en bestuurder van Hypotheken Data Netwerk (HDN). Auke Dirkmaat, de CEO van Hyarchis. En Mirjam van Kooten, directeur en oprichter van HippoLine. Leuk dat jullie er allemaal zijn, welkom.
Gasten: Dankjewel Jeroen. Hartstikke leuk.
Jeroen: En zoals luisteraars weten, vind ik het altijd belangrijk om eerst heel goed te weten met wie ik eigenlijk aan tafel zit. Dus misschien, Jennifer, mag ik jou het woord geven? En daar wil ik ook meteen bij melden dat jij te gast bij mij was in aflevering 155, als ik het goed heb opgezocht. Dus daar kunnen mensen nog veel meer over jou te weten komen. Maar misschien leuk om toch even een korte introductie te geven.
Jennifer: Jazeker, Jennifer op ’t Hoog. Ik werk bij HDN. Reinier van der Heijden en ik vormen samen de directie en het bestuur van Hypotheken Data Netwerk. Dat is een coöperatieve vereniging in onder andere de hypotheekmarkt. De geldverstrekkers zijn onze leden van de vereniging en de intermediairs zijn gebruikers. Maar ook softwareleveranciers en vele andere partijen zijn aangesloten bij HDN. Over mij persoonlijk: ik woon in Brabant, in Oisterwijk, met mijn man en drie kinderen. Mijn achtergrond ligt bij Achmea.
Jeroen: Leuk, mooi. Nogmaals welkom, Mirjam.
Mirjam: Ja, Mirjam van Kooten. Ik kom uit de historische binnenstad van Gouda. Ik woon daar met veel plezier, heb vijf kinderen en heb in 2008 Hippoline opgericht. Wij zijn een data-intelligenceclub, en ik stoorde mij eraan dat data niet gewoon voor de hele wereld beschikbaar was. Dus dat was mijn drijfveer daarachter. En dat doe ik nu al geruime tijd.
Jeroen: Hoe vaak gebeurt het wel niet dat ondernemingen beginnen met ergernis? “Dit moet opgelost worden!” En zo ontstaat er een bedrijf.
Mirjam: Ja, dat is exact mijn verhaal. Irritatie en boosheid. Waarom is dit er niet?
Jeroen: Ja, leuk. Nou, jij ook leuk dat je er bent. Een mooie side note van je vijf kinderen, want ik voel me altijd met vier kinderen alsof ik er veel heb, maar dat valt toch wel weer reuze mee. Last but not least, Auke.
Auke: Auke Dirkmaat, 42 jaar, getrouwd, twee kinderen. CEO van Hyarchis. Mijn achtergrond ligt in de financiële wereld. Ik heb veel commerciële rollen vervuld bij banken en verzekeraars. Sinds de laatste acht jaar ben ik actief in de fintech-wereld, eerst bij een bron-dataleverancier en nu de laatste tweeënhalf jaar bij Hyarchis. Hyarchis is een innovatief softwarebedrijf dat zich bezighoudt met document- en datamanagement binnen de financiële wereld.
Jeroen: Mooi. Ook jij welkom, leuk dat je er bent. Leuk dat je er weer bent bij de podcast (zie aflevering Auke Dirkmaat en Maartje van der Veen – Data in het Hypothekendomein), net als Jennifer. Hartstikke leuk. Zoals ik al zei, het thema van vandaag: data in de hypothekenwereld. Dan dat eerste woord: data. Want je kunt werkelijk met niemand spreken of met welke organisatie dan ook op evenementen, of het gaat over data. Maar wat is data nou eigenlijk? En specifiek, wat is data in de wereld van de hypotheken? Wie van jullie mag ik het woord geven? Ik kijk jullie allemaal aan. Best gevaarlijk om dat te doen, maar misschien, Mirjam, mag ik bij jou beginnen?
Mirjam: Ja, data is natuurlijk het kloppend hart waarmee ik ooit begonnen ben. Onze slogan is dan ook: wij maken van domme data slimme informatie. En ik denk dat daar de kern ligt. Ik kom zelf uit de franchise wereld. Jazeker, De Hypotheker. Daar werd heel veel op onderbuikgevoel gestuurd. En dat is leuk als je dat vanuit de juiste ervaringen doet. Maar soms even checken: is het ook echt waar? Daar komt dat eigenlijk vandaan.
Jeroen: En als je het even linkt naar jouw ergernis van destijds en waar we het net over hadden, om welke data ging het toen heel concreet? Of gaat het nu?
Mirjam: Ja, daar ging het natuurlijk vooral om het ondersteunen van franchisenemers. Hoe stuur ik nou mijn eigen locatie aan? Wat kan ik daarin verbeteren? Hoe doe ik het ten opzichte van mijn collega’s? Wat is mijn marketingbudget? Wat heb ik nodig om een beter marktaandeel te krijgen? Of een betere klantenbinding en klanttevredenheid? En als je dat weet, dan kun je daarna vervolgens verbeteren. Hoe tevreden is mijn klant? En wat is daarvan het resultaat in mijn omzet? En hoe kan ik daarvan verder leren?
Jeroen: En was die data er altijd? Want je noemt het domme data, maar je moet het wel slim naar boven halen.
Mirjam: Ja, de data was er deels door die uit de adviessystemen te halen. Vervolgens hebben we dat verrijkt met marktonderzoekdata en aangevuld met klanttevredenheidsonderzoek. En die driehoek maakte dat je daar veel betere sturing op kon krijgen. En dat zagen we ook terug.
Jeroen: Geef je die drie-eenheid nog eens? Kan je hem nog even opsommen?
Mirjam: De drie-eenheid is in feite je eigen bronsystemen. Dus: wat is je adviespakket? Dan de externe bronnen, zoals informatie vanuit het Kadaster en het CBS. En als laatste je eigen klanttevredenheid. Dus het uitvoeren van klantonderzoek.
Jeroen: Oké, dus die moeten samengebracht worden. Jennifer, als jij naar dezelfde soort vraag kijkt, wat is data voor jullie?
Jennifer: Nou, als we naar HDN kijken, dan is het eigenlijk wat we doen: we hebben een standaardtaal en een platform. En daarover komen bijna alle hypotheekaanvragen in Nederland. Die lopen over dat platform heen. Dus je hebt daarin op een geanonimiseerde manier alle gegevens bij elkaar over de hele aanvraag. En die inzichten geven we terug aan de markt. Dus dat gaat inderdaad over inzicht geven, sturen en verder brengen. Waar kunnen we het beter doen? Want als je alleen al kijkt naar procesdata: hoe kunnen we het hypotheekaanvraag proces verbeteren door te kijken naar de data? Dan is dat super interessant. Maar het geeft je nog veel meer informatie, ook over de hoogte van de leningen en dergelijke. En ik denk dat we in Nederland eigenlijk een unieke situatie hebben, omdat we deze data beschikbaar hebben en ook met elkaar kunnen delen. Dus dat we dat weer delen met alle betrokkenen in het hypotheekproces.
Jeroen: En betekent dat in jouw geval dat al die verschillende organisaties data bij jullie aanleveren? Er moet dus enorm veel vertrouwen zijn dat mensen dat ook willen doen.
Jennifer: Zeker. En ik denk dat je daar een aantal dingen voor nodig hebt. Dus daar heb je duidelijke afspraken en systemen voor. Dus inderdaad ketenafspraken. Alleen al die standaardtaal is natuurlijk een soort van basis, want dat maakt inderdaad dat de data vergelijkbaar is. Dus dat de data op een gelijke manier is ingevoerd. Het gaat over de veiligheid van het systeem, over de anonimisering en het op een juiste manier toepassen van bijvoorbeeld de AVG en alle randvoorwaarden die daarbij horen. Dus dat zijn allemaal waarborgen die je goed geregeld moet hebben om het weer met elkaar te kunnen delen. En ook inderdaad afspraken over van wie de data is en welke inzichten voor wie beschikbaar zijn. Dus dat is best wel…
Jeroen: En als we het nog even heel concreet maken: een aantal voorbeelden van datapunten die jullie verzamelen.
Jennifer: Ja, gewoon de hoogte van de hypotheek bijvoorbeeld, dat is natuurlijk een belangrijke. De leeftijd van iemand die de aanvraag heeft gedaan. Is iemand een persoon die nieuw is op de hypotheekmarkt? Dus is het een zogenaamde starter? Of is het iemand die een huis verkocht heeft en weer doorstroomt? Dat soort informatie. Maar ook informatie als het energielabel. Dus het is echt heel rijk.
Jeroen: Ontzettend veel. Je wilde reageren, geloof ik, hè? Voordat ik naar Auke ga. Dat vind ik leuk. Doe dat.
Mirjam: O ja, dat is inderdaad precies wat Jennifer zegt. Het is een hele unieke positie. Vanuit HippoLine bouwen we meerdere platformen. Maar wat je in de hypotheekwereld ziet, die transparantie, dat je echt een volledig beeld hebt, ja, dat is zo bijzonder. Waardoor de banken dus ook gewoon informatie tot zich kunnen nemen: hoe loopt mijn proces? Maar ook: hoe doe ik het ten opzichte van een ander? En je kunt je dan niet meer verschuilen achter: ja, maar dit is bij ons heel bijzonder. Nee, het is gewoon heel transparant, out there. Dus je kunt elkaar daar ook op challengen.
Jeroen: En ook uniek, want jullie zeggen allemaal “uniek”, hè? Dat het heel typerend is. Ook typerend voor Nederland dus. Kan je het vergelijken met andere landen?
Mirjam: Ja, ik ga elk jaar naar een wereldwijde conferentie over data. En dan het feit dat je kunt vertellen: in Nederland is de hypotheekmarkt zo transparant. Dan krijg je altijd de reactie: wat? Hoe dan? Hoe kan dat dan? En wat is dat tof dat dat zo bestaat.
Jeroen: En allemaal gedreven door vertrouwen dus? Doordat men elkaar vertrouwt?
Mirjam: Ja, dat is het absoluut, ja. En daar ga je natuurlijk heel zorgvuldig mee om. Ook vanuit die datakwaliteit, vanuit die transparantie. En juist omdat er een coöperatieve vereniging achter zit, is dat vertrouwen daar.
Auke: Aan de andere kant zie ik ook veel, als je het vergelijkt met buitenlandse bedrijven of andere markten, dat Nederland ook best wel een complex land is in de hypotheekwereld als het gaat om data. Zoals jullie weten, en Jeroen ook weet, hebben wij een ontwikkelings kantoor in Litouwen. Ik gaf het eerder als voorbeeld aan, maar als je daar een hypotheek sluit, dan hoef je vijf, zes documenten aan te leveren en een paar datapunten, en dan heb je een hypotheek. Als zij kijken naar de Nederlandse hypotheekwereld, dan denken ze: met de hele keten, van consument tot geldverstrekker en alle proposities die ertussen zitten… hoe complex kan je het maken? En dat is natuurlijk best wel… Wij hebben legacy, wij hebben banken, wij hebben serviceproviders, wij hebben intermediairs. Daar hebben ze eigenlijk gewoon een consument en een bank, en that’s it. En dat is even de Baltische landen, maar interessant om ook daarvan te leren.
Jennifer: Zeker. Super interessant wat ze daar voor elkaar hebben gekregen. Het is natuurlijk een hele andere ontwikkeling en totstandkoming van de data. Maar als je inderdaad ook zo’n Estland bekijkt, waarin ze die X-Road hebben en eigenlijk het delen van data de normaalste zaak van de wereld hebben gemaakt, en dat iedereen dat ook doet… Dat heeft natuurlijk een achtergrond, namelijk dat het toen nodig was om überhaupt ziekenhuiszorg, of in ieder geval zorg, te kunnen krijgen. Dus dat maakte dat de adaptatie heel groot was. Maar dat is super interessant en leerzaam om te kijken: wat kunnen we daarvoor onze markt uithalen?
Auke: En als je kijkt naar data. Ik krijg wel als voorbeeld dat goede voeding ook zorgt voor goede brandstof voor een mens. In processen binnen de financiële beoordeling, zoals een hypotheek, geldt eigenlijk hetzelfde. Is je data goed gevalideerd en gecontroleerd, dan weet je eerder of de geldverstrekker het risico accepteert of niet. Wij geven ook vaak het voorbeeld: in het Nederlands zeg je ‘stop je er troep in, dan komt er troep uit’—garbage in, garbage out. Dat hoor je de laatste tijd vaker. Nu is het woord ‘troep’ misschien wat overdreven, maar als je kijkt naar het Nederlandse hypotheekproces, is er gewoon heel veel data nodig om tot een daadwerkelijke hypotheek te komen. Fysieke documenten die gescand worden, digitale documenten, brondata, input vanuit een persoon—iemand die gegevens overneemt in een systeem. Dat zijn allemaal onderdelen van het beoordelingsproces. De kwaliteit van de uitkomst is echt afhankelijk van wat je erin stopt. Data wordt niet beter door het simpelweg door het proces heen te trekken, maar wel als je praat over transparantie.
Voice-over: Dit is de Leaders in Finance Compliance Podcast.
Jeroen: Straks wil ik met jullie praten over de datahonger. Want waar je ook bent, iedereen wil meer, meer, meer. Maar eerst even over de doelen van data. In jullie gevallen: wat is uiteindelijk het doel? Ik hoor dat het voor de klant dingen beter moet maken, dat er commerciële doeleinden zijn. Heb ik ze daarmee allemaal? Of wat is nog meer het doel van data verzamelen? En welke beslissingen kun je uiteindelijk nemen op basis van die data?
Jennifer: Misschien vanuit mijn perspectief. HDN richt zich natuurlijk op niet-concurrentiële domeinen. Dus wij kijken waar partijen niet concurreren en waar we waarde kunnen toevoegen aan de keten—om dingen te versnellen, innovatie te stimuleren of kostenefficiëntie te verbeteren. Zo kijken we ook naar data. Data-inzichten kunnen leren en inzicht geven in: hoe doe ik het als organisatie? Maar ook: hoe doen wij het als markt? Daar kunnen we van leren en dingen beter maken. Dat gaat dan over processen. Een ander voorbeeld is duurzaamheid. Dat is net zo’n onderwerp dat je kunt meten, waardoor je verbetering kunt realiseren. Voor processen doen we dat al jaren.
Jeroen: Heb je daar een voorbeeld van?
Jennifer: De doorlooptijd van een aanvraag. Bijvoorbeeld het effect van het gebruik van brondata op een aanvraag. Wat doet dat eigenlijk? Dan zien we dat een aanvraag met brondata 16% sneller is—van aanvraag tot bindend kredietaanbod. Dat zijn mooie inzichten, die ook het gebruik van brondata kunnen stimuleren. Je kunt dat ook per partij bekijken: hoeveel procent van mijn aanvragen gebruikt brondata ten opzichte van de markt? We weten dat 5,6% van de markt brondata gebruikt. Maar wat doe ik als bank of intermediair op het gebied van brondata? Dat is interessant.
Jeroen: En op duurzaamheid, heb je daar ook een voorbeeld van?
Jennifer: Wat we nu veel meten is natuurlijk nog het energielabel. We zien dat sinds vorig jaar, toen het verplicht werd via TRHK, er een enorme boost is in het aantal toegekende labels. Daarmee vergroten de kwaliteit en de inzichten. Uiteindelijk wil je natuurlijk veel meer kijken naar uitstoot en daadwerkelijk energiegebruik en die gegevens vergelijken. Maar daar zijn we nog niet. Nu richten we ons vooral op labelinformatie.
Jeroen: Hebben we Nederland nu in kaart qua label?
Jennifer: Je ziet dat bij de nieuwe aanvragen. Dus wat wij zien, is dat het bij aanvragen volgens mij op 90 à 95 procent zit. Dat het meegegeven wordt. Dat is echt fors en een forse voorsprong ten opzichte van de jaren daarvoor. Alleen dat is natuurlijk nog niet de bestaande markt. Dat is natuurlijk ieder jaar maar een deel van de markt die ververst. Dus er moet nog een hoop geactualiseerd worden, want de bestaande portefeuilles zijn natuurlijk veel groter dan de nieuwe aanvragen. Maar we komen er wel.
Jeroen: Kwestie van tijd. Als er een verkoper plaatsvindt, dan komt het. Nog andere doelen: proces, klant, commercie, duurzaamheid. Mis ik nog dingen?
Auke: Het is inderdaad zo dat als je kijkt naar de consument zelf, die regelmatig contact heeft met een adviseur, of misschien contact zou moeten hebben met die adviseur. En als je dan kijkt naar het proces met data, worden er vaak verkeerde namen of ontbrekende stukken aangeleverd. Dat vertraagt het proces en levert ook frustratie op voor de consument, want hij of zij wil een huis kopen. Het dataproces is slechts een onderdeel daarvan. Menselijke fouten in de aanvraag kunnen het hele proces verstoren. Dat kan ingewikkeld en tijdrovend zijn. En dat is misschien ook een stapje waar we het later over gaan hebben, over de AI-kant, die dit sneller en efficiënter kan maken. Maar ik denk dat een van de doelen is, als je praat over data, of het nu brondata is of data uit documenten, dat die waarde toevoegt aan het proces. Met als hoofddoel om het sneller, efficiënter en beter te maken.
Jeroen: Je weet slim dingen op de agenda te krijgen. Je gaat het straks over AI hebben, blijkbaar. Dat is duidelijk.
Jennifer: Je begon inderdaad bij de klant. De laatste tijd is er veel discussie over: wil die klant nou snelheid? Maar eigenlijk is de basisemotie eronder zekerheid. Dus die klant wil zekerheid. En als je die zekerheid sneller kan krijgen in het hypotheekproces, dan is dat fijn. We hadden het net over andere landen, en ik werd getriggerd door Zweden. Dat is echt een heel mooi voorbeeld, waarin de klant al een goedkeuring krijgt van de bank. Dus voordat je als consument een huis kunt gaan bekijken met de makelaar, ben je al langs de bank geweest om, op basis van je inkomen, een goedkeuring te krijgen. Zo weet je wat je kunt lenen en wat je kunt bieden. Vervolgens stap je een woning binnen om te kijken: is dit jouw woning? En als je besluit dat je deze woning daadwerkelijk wilt kopen, dan is het eigenlijk een traject van slechts een paar uur tot een dag om die hypotheek helemaal rond te krijgen. Dat vind ik zelf een heel inspirerend voorbeeld.
Jeroen: Heel mooi voorbeeld. Missen we nog dingen, elementen? Dat is ook nog een doel van dataverzameling: data verrijken en daadwerkelijk omzetten in informatie waarop je besluiten kunt baseren.
Mirjam: Het woord is net, denk ik, al even gevallen: trust. En dan gaat het in feite ook om de datakwaliteit. Je wilt data gecontroleerd hebben op datakwaliteit. En daarmee kom je meteen bij AI. Dat is zo wezenlijk. Op het moment dat je heel lang werkt met data en er gaat iets fout, dan sta je weer terug bij af. Je wilt geen discussie over: klopt je marktaandeel wel? Kloppen je labels of je energiebesparende maatregelen? De data moet kloppen, en daar wil je eigenlijk mee starten.
Jeroen: Datakwaliteit als eerste. En durf je daar een uitspraak over te doen in hypotheekland? Jullie hebben samen tientallen jaren ervaring. Hoe is die datakwaliteit?
Mirjam: Die datakwaliteit in hypotheekland is absoluut heel behoorlijk. Dat heeft ook alles te maken met de standaardisatie vanuit HDN, waardoor je het goed kunt controleren. De combinatie van data en documentcontroles zorgt daarvoor. Dus ik durf wel te zeggen dat het hier heel behoorlijk is. Maar ja, er zijn altijd nog verbeteringen.
Jeroen: Ik weet het niet. Toen ik lang geleden bij een van de grootbanken werkte, had je al hypotheekdossiers. Die werden dan ergens vandaan gevist. Ik weet niet helemaal of jullie nu vanuit hier alles hebben gedigitaliseerd voor iedereen. Maar in ieder geval, zijn er niet nog allemaal van die oude dossiers? Net zoals in het pensioenland, waar allerlei uitzonderingen en rare constructies bestaan? Of valt dat wel mee? Is die data echt zo goed als Mirjam doet voorkomen?
Auke: Nee. Als reactie op Mirjam: ik zie wel dat de aanvraagstraat echt is verbeterd de afgelopen jaren. Daar helpt brondata bij. Daar helpen ook oplossingen zoals wij die bieden, met OCR en het uitlezen van documenten. Maar als je kijkt naar de achterkant, dus echt de archieven bij de grootbanken—of het nou een bank, een pensioenfonds of een verzekeraar is—dan liggen die archieven daar natuurlijk al 20, 30 jaar. Wij zijn hier ook al 30 jaar actief. Ik zeg weleens gekscherend: we zijn echt een dinosaurus in de softwarewereld. We zijn geen start-up meer of ‘new kid on the block’, maar we helpen wel banken om die archieven op te schonen. Door de huidige wet- en regelgeving, zoals Basel IV, waar banken aan moeten voldoen, kunnen wij die hele archieven opschonen. We kunnen de documenten classificeren, zodat ze weten wat erin zit. Twintig jaar geleden, of vijftien jaar geleden, als je een hypotheek aanvroeg, was het vaak één pdf, één mailtje dat werd opgeslagen. Daarin stonden nog BSN-nummers en kopietjes van pasfoto’s die niet geblurd waren. Dat zijn problemen waar wij oplossingen voor bieden…
Jeroen: En nu komt er ook allemaal nieuwe data bij. Dat is een mooi bruggetje. Het blurren van pasfoto’s—Jennifer had het ook al over de AVG. Die is al genoemd. Ik sprak net over die oneindige honger naar data. Iedereen wil steeds meer data verzamelen. Het lijkt wel een dataoorlog, zoals tussen China en Amerika, misschien zelfs breder in de wereld. Hoe zit dat in hypothekenland? Wat kunnen we allemaal verzamelen? Wat mogen we verzamelen? Waar liggen de grenzen? Wat zou je eigenlijk wel willen hebben, maar kan niet? Daar wil ik het met jullie over hebben. Misschien eerst Jennifer.
Jennifer: Om even een startpunt te geven: we hebben inderdaad een enorme set aan data. Een ‘bak’ aan data, of een ‘bank’ aan data, zoals je wilt. Maar dat is allemaal geanonimiseerde data. De aanvragen lopen bij ons door het systeem en voordat ze in ons datawarehouse landen, worden ze geanonimiseerd. Dat betekent dat je bepaalde zoekfuncties niet kunt gebruiken voor sets kleiner dan tien. Dat brengt een aantal voorwaarden met zich mee. Maar de inzichten die we willen geven, zijn ook op hoog niveau. Het gaat dan over trends en over je eigen data. Het niet kunnen herleiden van data is meer dan goed geborgd, op meerdere manieren. Een ander vraagstuk dat vaak voorbij komt, is of je bepaalde data en inzichten mag gebruiken. Het begint met de vraag: van wie is de data eigenlijk? Dat is ook een vraag die wij als HDN hebben.
Jeroen: Wat is daarop het antwoord?
Jennifer: Dat hangt heel erg af van welke data het betreft. Maar uiteindelijk zijn het gegevens die van een klant afkomstig zijn. Die zijn verstrekt met het doel een hypotheek te verkrijgen. Dus ik vind het verantwoord, zolang je het op een geanonimiseerde manier doet en gebruikt voor een goede doelstelling—zoals het verbeteren van processen en het verkrijgen van inzichten. Uiteindelijk worden inzichten gebruikt om vooruit te kijken: wat kunnen we klanten nog meer bieden? Noem maar op. En om daarvan te leren, mag die data gebruikt worden.
Jeroen: Ik kan me voorstellen dat je relatief veilig zit als het echt geaggregeerde data is—geen postcode, geen specifieke huisnummers, geen namen meer. Al dat soort dingen zijn eruit. Dan zullen weinig consumenten daar bezwaar tegen hebben. Een beetje zoals het CBS eigenlijk, de centrale statistiekdienst van hypotheekland. Maar zodra je die data echt gaat gebruiken voor commerciële doeleinden, en misschien klanten allerlei dingen gaat pushen op basis van inzichten uit die data, wordt het een ander verhaal.
Mirjam: Ja, dat is natuurlijk altijd een spannend speelveld. Zeker binnen de hypotheekwereld. Als een bank dan zegt: ‘Kun je niet net even iets breder inzoomen?’, stellen wij altijd de tegenvraag: ‘Oké, maar als jij dat wilt, dan kan ik deze informatie ook aan je collega geven. Is dat akkoord?’ Dat helpt vaak in de discussie.
Jeroen: Het is meteen het gesprek klaar.
Mirjam: Nee, doe maar niet dan. Maar dat is inderdaad wel een mooi spel. En ten opzichte van CBS, CBS aggregeert. Waardoor je bijvoorbeeld krijgt: ik heb hier een wijk, en daar woont x% jonge huishoudens. En ik heb hier dezelfde wijk, en daar heeft x% de hoogste welstandsklasse. Daar kun je niet die crossover maken. Bij HDN kan dat wel, omdat je eigenlijk in de software zorgt dat op het moment dat men te ver inzoomt, het scherm op zwart gaat. Dus je kunt wel heel veel analyses uitvoeren en allerlei combinaties maken, totdat je te veel detail wilt weten.
Jeroen: Waar zit nou dat te veel detail? En waar zit dat grijze gebied? Laten we dat eens opzoeken.
Mirjam: Zodra je het gevoel krijgt: ik kan mijn eigen aanvraag gaan vinden, dan gaat het scherm op zwart. Dus zo gauw het op consumentniveau terechtkomt.
Jeroen: Zitten er wel elementen in waarvan je zegt: dat is toch elke keer weer een ethische afweging? Kunnen we dit wel of niet delen?
Mirjam: Eigenlijk probeer je altijd die safeguard in te bouwen. Hier kan nooit een speld tussen gekregen worden. Dus dan maar iets te hoog. En dan is het even een discussie met de analist van de bank, die zegt: maar kan ik daar toch niks mee? Je kunt het maar één keer fout doen. Dan heb je weer die trust score, en je bent weg.
Jeroen: Want ook jij ziet heel veel organisaties van binnen. Hoe kijk jij naar die datahonger en waar ze het eigenlijk allemaal voor willen inzetten? En hoe dicht komen we bij het grijze gebied van de GDPR, van de AVG?
Auke: Data is natuurlijk goud, zoals je in het begin al zei, volgens mij. Het hangt af van waar je in het proces naar kijkt. Als je aan de voorkant kijkt bij het aanvragen van een financiering, geloof ik er heel erg in dat een consument regie houdt over zijn eigen gegevens. Straks komen ook de ID-wallets vanuit Europa. Nu haalt de consument met brondata alle data al bij de overheid, bijvoorbeeld. Als die hypotheek eenmaal gepasseerd is, dan ligt die bij de bank of bij de geldverstrekker. En dan wil die natuurlijk ook voor zijn beheerpropositie wat dingen gaan doen. Commercieel, maar ook gewoon qua wetgeving. Dan gaan ze weer heel anders met de data om. Het is extreem belangrijk dat de data die wordt opgeslagen, goed beheerd wordt als geldverstrekker. Maar ook dat je alle data die je niet mag houden, verwijdert. En dat wisselt nog wel eens als je de afgelopen vijf jaar bekijkt. Is het vandaag weer anders dan vijf jaar geleden? En misschien over vijf jaar is het weer anders.
Jeroen: Ja, heb je daar een voorbeeld van? Van een datapunt of een onderwerp?
Auke: Ik vond een BSN-nummer een goed voorbeeld. Een BSN-nummer mocht je vroeger wel deels opslaan. Nu mag je hem nog steeds opslaan, maar afhankelijk van het proces. Als de hypotheek gepasseerd is of niet. De adviseur heeft hem wel meer nodig, later moet hij hem weer doorstrepen. Het blijft altijd een gevoelig ding. Sowieso vindt de consument in Nederland het gevaarlijk en ook lastig om zijn BSN-nummer weg te geven, wat ik heel goed snap. De adviseur wil hem hebben, want die wil echt weten: Pietje is Pietje. En de geldverstrekker wil hem wel opslaan of moet hem opslaan, maar mag hem ook weer niet volledig openbaar in het archief bewaren. Dus dat blijft altijd een lastige kwestie.
Jeroen: Hebben consumenten überhaupt een beeld bij waar hun data terechtkomt? Ze moeten natuurlijk ongelooflijk veel aanleveren voor een hypotheekaanvraag. Maar hebben ze enig idee waar die data allemaal terechtkomt?
Auke: Ja, tegenwoordig zie je natuurlijk wel bij de bron-dataleverenties dat een consument in het kader van dataminimalisatie kan aangeven wat hij doorstuurt. Als je een hypotheek aanvraagt, of een autofinanciering, of een consumptief krediet, dan heb je weer andere data nodig voor dat specifieke proces. Dus als het goed is, maar technisch is het mogelijk. Of het operationeel al 100% gebruikt wordt, is nog even de vraag.
Jeroen: Ja, overigens vind ik, als ik jou hoor over dat mensen hun BSN-nummer misschien niet elders willen hebben, altijd wonderlijk. Mensen klikken wel met een paar klikken al hun gegevens naar Amerika, met Meta of Instagram of wat dan ook. Via social media geef je natuurlijk echt alles bloot. Veel meer nog dan je waarschijnlijk doet bij een hypotheekaanvraag. Daar kun je waarschijnlijk niet alles uithalen, zoals je politieke voorkeur of seksuele voorkeur. Maar op Facebook weet je dat meteen. Dus dat is geen vraag, hoor. Maar dat was even een opmerking van mijn kant.
Voice-over: Je luistert naar de Leaders in Finance Compliance Podcast.
Jeroen: Privacy. Zijn er nog andere elementen rondom privacy die we hier zouden moeten bespreken?
Jennifer: Ik zat nog even na te denken over wat jij zei, ook over het gebied van toestemming. Het gaat natuurlijk over het aanvraagproces, maar we hebben ook een zogenaamd beheerbericht. Wat er eigenlijk gebeurt: iemand met een lopende hypotheek wil naar de adviseur, wil misschien iets aanpassen in zijn hypotheek, of moet iets aanpassen omdat hij gaat scheiden, of er is een andere gebeurtenis in het leven van de consument geweest. Die adviseur heeft de klant misschien al een aantal jaar niet meer gezien, dus die wil de meest actuele klantinformatie. Die kan hij allemaal uitvragen bij de klant, of hij stuurt een bericht via HDN naar de geldverstrekker om die informatie op te halen. En dan heb je in één klap de automatische gegevens. Dat werkt met een toestemming, waar Auke het net al over had. Dus daar zit dan inderdaad de bewustwording van de consument: mijn bank mag met mijn adviseur de data delen. Maar dat is inderdaad wel een stap die in de afgelopen jaren veel meer ontwikkeld is. De bewustwording bij de consument is daarmee denk ik ook aan het groeien, maar of dat in alle gevallen al de werking heeft die we voor ogen hebben, weet ik niet. En daar is het ook weer heel belangrijk om te bepalen welke informatie je dan mee mag geven. Bijvoorbeeld de leninghoogte of welke woning het betreft, dat kan je meegeven, maar niet alle informatie die bij de bank bekend is.
Jeroen: Aan het einde van de dag: bewustwording is leuk, maar als ik geld nodig heb en ik wil mijn droomhuis kopen, dan maakt het me niet uit. Je mag alles van me zien. Ik wil gewoon het geld hebben.
Jennifer: Heel veel in consumentengedrag. Als je door een hoepel moet springen, spring je door een hoepel. En of die hoepel nu roze is of groen, maakt niet uit.
Auke: Misschien daar nog op aanvullen. Misschien een weetje dat ik onlangs al vaker heb verteld, maar in Nederland werken er vijf keer zoveel medewerkers in compliance en fraudepreventie in de financiële wereld dan wijkagenten in heel Nederland, terwijl de effectiviteit minder is dan vijf procent bij de afgelopen cijfers van 2024. Om die fraudepreventie of die compliance-regels te laten slagen, is dat eigenlijk best een rare, bijzondere situatie.
Jeroen: Ik heb al heel veel podcasts en evenementen georganiseerd over AML, waar jij op doelt. En over die 13.000 mensen die bij de banken werken, dat is ook heel interessant. Maar het is misschien wel, zonder daar dieper op in te gaan, interessant om te bespreken: kan data daar ook bij helpen? Ook in jullie geval. Bij het oplossen van problemen die er spelen? Duurzaamheid hebben we net even kort over gehad, maar misschien ook op het gebied van AML. Hebben jullie voorbeelden van waar data nieuwe problemen kan oplossen?
Jennifer: Het voorbeeld waar ik meteen aan moet denken, is natuurlijk de hypotheekfraude van afgelopen jaar, die groots in de media was. Ik denk dat als daar een soort verplichte check op het inkomen had gezeten, of voor ondernemers een verplichte check op het inkomen plus KVK-registratie, dan was er een hoop ellende bespaard gebleven. Dat is denk ik een mooi voorbeeld.
Jeroen: Dat is ongekend groot. Ik heb het laatste hele verhaal gehoord vanuit de politie. Dit is echt bizar. Honderd, zevenhonderd aanvragen. Het is waarschijnlijk maar het topje van de ijsberg.
Jennifer: Dat moment dat ze constateren, dit zit niet op één plek. Het zit door heel Nederland. Dat moet inderdaad bizar geweest zijn. Dit is wat we nu al kunnen doen. Dus inderdaad die check op basis van het inkomen, gewoon in de loonaangifteketen. Een KVK-check. Maar als je dan naar de toekomst kijkt en je kijkt naar wallets, dan kun je gewoon onomstotelijk de EIDAS-wetgeving en wallets toepassen. Ook in de hypotheekketen, waar we dat zoals HDN voor in gaan zetten, om daar de standaard voor het hypotheektermijn te zijn. Zodat partijen makkelijk alle wallets kunnen ontsluiten. Daar ga je dit probleem ook oplossen, want je kunt dan onomstotelijk vaststellen dat iemand daadwerkelijk is wie die is. En op termijn zal er veel meer informatie via die wallets lopen.
Jeroen: Want als die wallets er echt komen op de termijn die ze zeggen, moet ik altijd nog even zien vanuit de groep. Maar goed, je haalt het net ook al aan, dat gaat toch ook het proces enorm versnellen? Of niet?
Jennifer: Zeker. Zeker, ja. En ik ben het met je eens, hoor, dat inderdaad de tijdslijnen nog behaald moeten worden. Tegelijkertijd zie je dat commerciële partijen gewoon met een hoog tempo doorgaan. Dus het kan inderdaad zijn dat niet alles tegelijkertijd komt, maar het komt er wel. Nu zijn er zo vijf partijen in de markt, maar als straks alle lidstaten een wallet hebben, dan zijn het er ineens 26, 27 die erbij komen. Laat er daar een paar van in de Nederlandse markt komen, dan is het een fors aanbod. En dan kunnen de bronnen inderdaad ontsloten worden. Dan moeten we voor hypotheken gaan kijken welke bronnen je via een wallet wil ontsluiten. Dat gaat een enorme versnelling zijn.
Jeroen: Nog voorbeelden? Ik heb twee mensen tegelijk. Nog voorbeelden waar problemen op gelost kunnen worden met data?
Mirjam: Wij hebben ook een platform in de volmachtwereld. En op het moment dat je daar de volmacht op traint om die data te bekijken, dan zie je dat ze meteen de fouten eruit gaan halen. Dus gewoon foutenregistraties van hun eigen klanten die dan heel inzichtelijk worden. Dus dat je data heel makkelijk ontsluit en toegankelijk maakt voor een eindgebruiker. Je ziet ook de kwaliteit verbeteren en daarmee ook de dienstverlening naar de consument toe.
Auke: Ik zat even te denken aan een voorbeeld. Wij verwerken ongeveer 6-7 miljoen documenten per maand voor onze klanten. En dan klassificeren we ongeveer 30-35 verschillende documentsoorten. Uit die documenten extraheren wij ongeveer een kleine 100 datapunten. En we zijn nu bezig met een crosschecking-tool. We controleren een set aan data met elkaar. Dus bijvoorbeeld een controle van een loonstrook ten opzichte van een werkgeversverklaring. De data in een koopovereenkomst ten opzichte van een financieringsopzet of taxatierapport. Door die data met elkaar te crosschecken, kun je veel meer doen met je bestaande data en de nieuwe data die binnenkomt.
Jeroen: Dat is wel interessant. 100 datapunten. Dat is best veel. Straks is alles uitlegbaar wat daarmee gebeurt. Dat is natuurlijk altijd, als ik ieder gesprek met een toezichthouder heb, over uitlegbaarheid. Hoe kom je eigenlijk straks tot iets als je die 100 punten gaat gebruiken voor allerlei beslissingen misschien? Is het dan nog uit te leggen wat je gedaan hebt als financier, bijvoorbeeld?
Auke: Ja, als je kijkt naar een gemiddeld hypotheekdossier, dan bestaat dat uit heel veel documenten en veel pagina’s. De vraag die de geldverstrekkers aan ons stellen is: wat zijn de belangrijke datapunten die wij nodig hebben voor het totale proces? Die kunnen wij eruit halen. Denk aan netto-inkomen, bruto-inkomen, adressen, namen, BSN-nummers, handtekeningen en andere datapunten. Uiteindelijk zijn wij de softwareleverancier die het mogelijk maakt, maar de beslissing en de acceptatie liggen altijd bij de bank.
Jennifer: En het gaat hier over beslissingen die al genomen zijn, toch? Dus dat maakt het inderdaad wel heel interessant om te kijken. Deze partij versus de markt eigenlijk. Van welke datapunten had je, welke beslissing heb je genomen. Ik denk dat het superwaardevol is, ook als voorspeller.
Auke: Ja, plus daarbij zijn we, jij noemde het volgens mij net ook, we zijn ook bezig met een pre-validatiecheck. Dus het voorbeeld wat in Zweden gebeurt, als je al in het huis staat en je wilt weten of je het huis kunt kopen. Dat zou natuurlijk de volgende stap kunnen zijn. En daar zijn we nu vanuit ons en alle partijen die ook onder Blinks vallen, echt aan het kijken hoe we ervoor kunnen zorgen om die voorkant en die hele hypotheekstraat zo efficiënt en kort te maken. Om met de data die een consument aanlevert, daar al een pre-check op te doen. Zodat je 99% zeker weet, oké, ik kan het wel doen. En dat je niet het hele heen en weer gaat pingpongen om uiteindelijk die hypotheek te sluiten.
Mirjam: Jennifer noemde net al even de inzichtelijkheid in het proces. En wat ik heel erg gaaf vind, wat je ziet gebeuren, is dat zowel een geldverstrekker als bijvoorbeeld een intermediair op diezelfde data kunnen sturen. Dus die kunnen dan dat gesprek met elkaar aangaan. Waar voorheen gezegd werd: intermediair, jij levert stukken niet goed aan, kan nu het intermediair zeggen: nee, wacht eens even, bank. Jij hebt je proces niet op orde. Dus dat vind ik ook een hele mooie manier van data democratie. Dat je wel op dezelfde data in feite het gesprek kunt aangaan.
Jeroen: Mooi, datademocratie, dat soort woorden blijven goed hangen. En voor full disclosure, je haalde de Blinks-groepen aan. Ik geloof dat jij jouw bedrijf verkocht hebt aan de Blinks-groepen.
Mirjam: Ja, een jaar geleden.
Jeroen: Dat we dat even op tafel hebben, zodat er geen misverstanden zijn bij luisteraars. Ja, helder. Ik wil met jullie hebben over wat Auke eerder agendeerde, namelijk AI. Want het stond ook op mijn lijstje. Want daar gaan natuurlijk enorme werelden open, wat je zou kunnen. En ook daar werd de vraag, wat mag je? En wat wil je? En wat is ethisch verantwoord? Maar laten we eerst naar de positieve kant kijken van AI. Waar zien jullie mogelijkheden?
Mirjam: We hebben eigenlijk al in gezamenlijkheid met HDN, al, denk ik, vijf jaar geleden AI, het is meer machine learning, zijn we met een veel breder beeld gekomen van wat is nou de klant? Voorheen had je de starter, de doorstromer en een restgroep. Maar een starter, ja, die kan twintig zijn, die kan tachtig zijn. Dus dat is nogal een onaardig label om dan op te plakken. Dus op die manier, door anders naar die consumenten te kijken, zag je ook dat banken daar beter productaanbod gingen leveren.
Jeroen: Maar heb je er echt machine learning voor nodig? Dat klinkt zo simpel.
Mirjam: Ja, daar heb je machine learning voor nodig om groepen te clusteren met gelijkwaardige kenmerken. En dat gaat je handmatig echt niet lukken.
Jeroen: Jij maakt met opzet de scheiding tussen machine learning en AI. Dit is nog niet heel erg zelfdenkend.
Mirjam: Nee, dat klopt.
Jeroen: Dit is echt een opdracht die je geeft om die data te onderkennen.
Mirjam: Ja, klopt. Ga eens intelligent door die data heen. Kijk eens naar patronen en verbanden. En inderdaad, nu zie je veel meer de opkomst van AI en de agents, en eigenlijk meer actionable acteren op een dossier of op een proces.
Jeroen: Dat zie je ook al gebeuren.
Mirjam: En dat zie je gebeuren. Je ziet inderdaad de onderzoeken daarnaar komen. En ik blijf er nog steeds bij dat het begint bij datakwaliteit. Want anders kan ook AI…
Jeroen: Dat heeft ook vertaald eerder vandaag. Iets met troep in, troep uit. Exact dat, ja. Dat heeft me laten zien dat ik nog iets leer vandaag. Dat ik het ook onthoud. Waar staan we nou met AI eigenlijk, Auke? Hoe ver zitten we? Zijn dit allemaal pilots en testcases? Of zit er al echt heel veel in dat hele hypothekenproces op AI-gebied?
Auke: Als ik naar onszelf kijk, zie ik… Wij zijn al vijf, zes jaar bezig met AI. Maar wat net ook werd genoemd… Wat is nou eigenlijk AI? En wat is het nou machine learning of OCR-techniek of zelfdenkend of antwoord geven op de vraag? Het is natuurlijk een beetje een buzzword aan het worden, AI. Iedereen is ook tegenwoordig bezig met AI. En dat is ook wel het mooie, want daardoor gaat de adoptie ook wel sneller omhoog. En ook in de retail en andere sectoren, los van die van ons, is AI ook booming. Ik gaf onlangs ook het voorbeeld van… Als je kijkt naar puur het AI-taalmodel, wat jij net ook aanhaakte… Vergelijk dat met een kleuter die woorden, beelden, muziek, softwarecode en dergelijke… Een naïviteit, zonder precies te weten wat daar de betekenis van is. Dus die reageert passief op vragen. En nu is er eigenlijk de volgende stap in mijn beleving, die AI-agents. En dat is eigenlijk dezelfde kleuter die op het fietsje fietst, maar die precies weet dat hij zelfstandig kan fietsen, dat hij op de weg moet blijven, dat hij moet trappen om vooruit te komen, en leert als hij onderuit gaat.
Jeroen: Dat is een mooie beeldspraak, maar wat betekent het concreet? Even terug naar mijn initiële vraag: waar staan we nu precies? Heb je daar een beeld bij met AI? Is het in de testfasen, of zijn we al ver met de implementatie en uitvoering?
Auke: Bij ons, als ik kijk naar wat wij doen voor onze banken en klanten, hebben we gewoon sneller en betere documentenverwerking. AI helpt documenten sneller uit te lezen, informatie nauwkeuriger te verwerken, wat tijd en moeite bespaart, de nauwkeurigheid extreem verhoogt, de gegevensverwerking verbetert, fouten vermindert en de risicobeoordeling verbetert. AI analyseert meer datapunten voor beter inzicht, herkent snel patronen en afwijkingen, vooral bij fraudedetectie. Het voldoet ook aan klantverwachtingen. AI maakt het hypothekenproces sneller en soepeler, waarbij de klantbehoefte aansluit op een stressvrije ervaring.
Jeroen: Ja, je noemde ook risicobeoordelingen, dus daar zit AI dus al in. En daar kom ik weer op mijn punt van eerder vandaag: is het vanuit de toezichthouder goed uitlegbaar wat daar gebeurt?
Auke: Ja, vanuit de toezichthouders is dat ook goed geregeld. We bedienen ook bijvoorbeeld accountants, wat een heel andere tak van sport is dan de hypothekenwereld. Vandaag hebben we het over hypotheken, maar in de accountancy zie je dat een accountant die klant wordt, ook wordt gecheckt op KYC en compliance. We verwerken bijvoorbeeld alle content van brancheverenigingen en controleren dan op een PEP-lijst en sanctielijst.
Jeroen: Ah, zo bedoel je risicobeoordelingen, dus je hebt het over kredietwaardigheid. Daar dacht ik aan. Zit er op kredietwaardigheid al veel AI in, of is het vooral of er wel of geen hypotheek wordt verstrekt?
Auke: Nou, dat zit deels bij de geldverstrekkers zelf, en die werken ook met AI. Maar dan kom je weer op het principe “garbage in, garbage out”. Hoe beter de data aan de voorkant wordt aangeleverd door onze softwareoplossingen, hoe makkelijker en sneller een bank AI kan toepassen voor de acceptatie. Zo kom je weer rond.
Jennifer: Ja, het is misschien wat voor de hand liggend, maar AI is natuurlijk een middel, geen doel. Vanuit HDN kijken we ook naar welke doelstelling dit middel ondersteunt. Bijvoorbeeld bij de service desk: kunnen we mensen sneller en beter helpen door AI toe te passen? We denken van wel, dus daar doen we een pilot voor. En op het gebied van data: kunnen we inzichten makkelijker en breder beschikbaar maken? We hebben samen met de werkgroep data, onder leiding van Mirjam, gekeken of we een AI-tool kunnen bouwen waardoor gebruikers makkelijker, bijvoorbeeld via een chatfunctie, kunnen zoeken naar inzichten uit hun data. Dat zou het gebruik vergroten en de interpretatie van data vergemakkelijken.
Mirjam: En dan komen we automatisch weer terug bij de democratie van data. Op het moment dat je, hè, sommige mensen vinden het prima om tabellen en grafieken uit te lezen, maar andere mensen zeggen natuurlijk wel, trek ik hier wel dezelfde goede conclusie. Maar op het moment dat ze natuurlijk kunnen praten met data, maak je dat ook toegankelijk voor die groep. Die kunnen dan gewoon vragen stellen en antwoorden krijgen, in tekst of in grafiekvorm.
Voice-over: De Leaders in Finance Compliance Podcast.
Jeroen: Zo richting het einde van deze aflevering. Toch wel interessant, hè, als je een aantal dingen uit het gesprek samenpakt. In het begin hadden we even een discussie over, hè, is Nederland nou eigenlijk heel soepel om een hypotheekaanvraag te doen of juist heel ingewikkeld? Nou, dan kun je van, hè, we hebben gekeken naar Litouwen, Zweden, Nederland of Estland, ik weet niet welke, beide werden geloof ik genoemd. En dan gecombineerd met de ID Wallet en de AIDAS, dan denk je soms van, en dan AI er nog bij, dan denk je nou ja, als we toegaan naar dat men, vooral de kredietinstellingen dan en alle partijen daaromheen echt alles van mij weten, dan krijg je een soort scoringsysteem van tevoren al. En dan krijg je dat, hoe noemde je dat geloof ik, een prevalidatiecheck? Ik weet niet wie ik aankijk, volgens mij Auke, maar dat gaat er toch toe naar dat je misschien heel snel iets kan, maar dan moet ik wel heel veel opgeven van wat ik allemaal over mezelf wil delen. Het is niet echt een vraag, maar meer een beetje bespiegeling op basis van dit gesprek. Hoe kijken jullie daarnaar?
Auke: Ja, ik snap wat je bedoelt. En dat is ook wel dat de hele mindset van de consument, denk ik, anders moet worden of misschien stap voor stap anders wordt. Dat we steeds meer met de data die we doen, of het nou bij een webshop is of bij een hotelboek of een vlucht of een hypotheekaanvraag, dat data steeds belangrijker wordt. En dat misschien ook een consument sneller zijn data wel weggeeft om uiteindelijk zijn droomhuis te kopen.
Jeroen: Ja, en dan gaat het toch een beetje naar social scoring ook snel toe. En dan, ja, ik weet bijvoorbeeld in een organisatie waar ik hiervoor werk, dat je in van best wel interessante datapunten was wanneer, dat ging om kreditaanvragen voor MKB’ers, wanneer de kreditaanvragen gedaan werden. Als die buiten office hours gedaan werden, was de kans groter dat het een goede aanvraag was. En nog onze gedachte, weet ik niet wat waar was, maar was gewoon als je een heel goed bedrijf hebt, dan ben je druk overdag, heb je geen tijd voor een kreditaanvraag. Dus er zijn natuurlijk heel veel datapunten die je kan gaan gebruiken, maar het gaat allemaal wel toe naar het systeem. Zeker als je het proces wilt versnellen, dat je toch wel erg gekend wordt.
Mirjam: Nou ja, daarom ben ik zo blij dat we hier in Europa wonen, waar een veel kritische blik is en voor de consumentenbescherming. Want ja, zoals jij zelf al aangeeft, mensen geven heel veel informatie weg, zonder te overzien wat ze doen. Dus ik ben heel blij dat dat tegenwicht in Europa er is, van die prudentie om met data om te gaan. En dat kan ik alleen maar toejuichen.
Jeroen: Ja, ik kan niet meer met je eens zijn.
Jennifer: Ja, en ik moet vooral denken aan die opmerking die jij eerder maakte, online wordt wel zoveel informatie gedeeld, omdat het nog veel gevoeliger is dan de informatie die wellicht nodig is voor die hypotheekaanvraag. Dus ik verwacht daarin geen terughoudendheid vanuit de consument. Zeker niet in opkomst met de wettenregelgeving die Mirjam net al noemde, maar ook inderdaad het belang van commerciële partijen in de financiële sector om aan dataminimalisatie te werken. Dus ik denk dat dat steeds meer naar elkaar toe gaat komen. En dat je dan als consument vooral hebt dat jouw juiste gegevens op een hele snelle manier jou de zekerheid geven dat je de woning kunt kopen.
Jeroen: Mooi. Nog een laatste rondje langs de velden als het daar behoefte aan is om tot een afsluiting te komen. Is er nog iets waarvan je zegt, ja Jeroen, jammer dat je dat niet hebt gevraagd of dat we dit onderwerp niet besproken hebben. Dan is dit het goede moment.
Mirjam: Ik ben helemaal tevreden met een leuk onderwerp, leuk gesprek, dankjewel.
Auke: Nee, ik denk dat we de meeste punten over data in de hypotheekenwereld wel echt besproken hebben. Ik denk dat we nog wel een uur verder zouden kunnen praten als we alle dingen die naar boven komen. Ik denk voornamelijk dat als je ziet waar we nu mee bezig zijn in de wereld waar we in zitten, dat innovatie en die hele digitaliseringslag en die automatiseringslag, dat we daar allemaal een steentje aan bijdragen. Dat het elkaar helpt en ook vermindert om al die handmatige handelingen te verminderen om het hele proces efficiënter te maken. Ik denk dat we daar allemaal aan moeten blijven doorgaan en dat we op de goede weg zijn, maar dat we ook nog heel veel stappen te maken hebben.
Jennifer: Ja, daar sluit ik me graag bij aan. Inderdaad, de technieken die zijn er. Ik zie partijen heel hard werken, wij zoals we hier aan tafel zitten, maar ook breder in de sector om brondata en ook de volgende stappen met wallets en AI en alles te adopteren. En tegelijkertijd kunnen we dat alleen samen. Dus we hebben inderdaad de hele keten nodig als je het ook effectief wil gebruiken. Dus dat gaat echt van adviseur tot adviespakket, softwarepakket, geldverstrekkers, alles eromheen. Dus het is inderdaad een flinke trein die in beweging komt en die we samen voortkrijgen.
Jeroen: Mooi. Ik wil jullie heel hartelijk danken voor jullie tijd en voor dit leuke gesprek. Heel interessant. Ik denk ook voor mensen die helemaal niet in die hypotheekketen zitten. Heel veel dingen die ik hoor, zit ik in mijn hoofd al te plotten op andere onderdelen van de financiële sector waar natuurlijk dit ook speelt, waar ze soms denk ik heel erg achterlopen als het gaat om samenwerking die jullie wel hebben bereikt. Vooral op dat punt denk ik heel erg boeiend. Ja, nogmaals heel hartelijk dank. Ik heb er zometeen een klein bedankje voor jullie om, ik wijs er nu naar, ik kan de luisteraars niet zien, maar om mijn dankkracht bij te zetten. Jennifer op ‘t Hoog directeur, bestuurder, Hypotheek en Data Netwerk. Auke Dirkmaat, CEO, Hyarchis. En Mirjam van Kooten, directeur en oprichter, HippoLine. Heel erg veel dank voor jullie tijd.
Voice-over: Dankjewel.
Jeroen: Dankjewel.
Voice-over: Je luisterde naar de Leaders in Finance Compliance podcast. Deze podcast werd mede mogelijk gemaakt door Cense, Deloitte, Kayak, Rabobank, en Osborne Clarke. Meer weten of een reactie achterlaten, dat kan op onze LinkedIn. Als je ons daar volgt, ben je bovendien altijd op de hoogte van nieuwe afleveringen. Natuurlijk zijn we je zeer dankbaar als je een review achterlaat en meer mensen vertelt over deze podcast. Vergeet ook niet te kijken naar de andere podcasts op ons kanaal. Er zit vast iets tussen dat je aanspreekt. Bedankt voor het luisteren.