Nieuws
Hypotheek? Eerst wil het algoritme je beter leren kennen - Publicatie Eigen Huis Magazine

Hypotheek? Eerst wil het algoritme je beter leren kennen - Publicatie Eigen Huis Magazine

12-11-2019

Nationale Hypotheek Garantie en enkele banken doen een proef met hypotheekverstrekking aan flexwerkers met gebruik van een algoritme. Als dat een succes wordt, ligt de hypotheekmarkt open voor verder gebruik van big data en algoritmes. ‘In vijf tot tien jaar kun je zelf als particulier binnen een paar minuten een hypotheek regelen,’ aldus Ben Rogmans, directeur Arbeidsmarktkansen, in een artikel van Eigen Huis Magazine.

Publicatie in Eigen Huis Magazine, door Sander van der Ploeg.

Vanaf januari experimenteert de Nationale Hypotheek Garantie (NHG) met de Arbeidsmarktscan – een tool die met behulp van een algoritme voor flexwerkers de kansen op de arbeidsmarkt inschat. Onder meer de Rabobank, ING, Munt Hypotheken en Nationale Nederlanden doen mee. De komende twee, drie jaar moet blijken of flexwerkers die met tussenkomst van het algoritme een hypotheek krijgen net zulke goede betalers zijn als klanten bij wie een bankmedewerker een inschatting maakt. Zijn ze dat, dan is de proef geslaagd en ligt de hele hypotheekmarkt misschien wel open voor gebruik van vergelijkbare algoritmes bij de hypotheekverstrekking.

Flexwerkers die de Arbeidsmarktscan doen, moeten dertien vragen beantwoorden over onder meer hun opleiding, de branche en regio waarin ze werken en hun werkervaring. De Arbeidsmarktscan kent deelnemers daarna een score toe, en bij goede score een certificaat, waarmee je naar de bank kunt: zeventig punten of meer? Met je loopbaanvooruitzichten zit het goed en een bank mag er vertrouwen in hebben dat je de hypotheek zult afbetalen. Je betaalt 110 euro aan kosten, maar de kansen op het krijgen van een hypotheek zijn goed.

Scoor je minder dan zeventig punten, dan ziet je toekomst op de arbeidsmarkt er volgens de Arbeidsmarktscan minder rooskleurig uit. Je betaalt niets, maar je moet wel met een goed verhaal komen om de bank ervan te overtuigen je een hypotheek te verstrekken.

‘De Arbeidsmarktscan wordt niet verplicht en is niet allesbepalend voor een hypotheekaanvraag, maar biedt wel een extra mogelijkheid voor flexwerkers’, zegt Marcel Sippekamp, productmanager Strategie en Beleid van NHG. ‘Een gunstige uitslag helpt absoluut. Wel heeft de hypotheekverstrekker altijd het laatste woord. Als je bijvoorbeeld hoge studie- en creditcardschulden hebt, wordt een hypotheek alsnog lastig.’

Weinig ruchtbaarheid

De Arbeidsmarktscan wordt al een tijdje gebruikt door Obvion en Florius. Maar deze relatief kleine hypotheekverstrekkers gaven er weinig ruchtbaarheid aan. Straks wordt de tool op grotere schaal toegepast. Met de zegen van minister Ollongren van Binnenlandse Zaken. Afgelopen zomer schreef zij in een brief aan de Kamer dat ‘flexwerkers met een bestendig inkomen’ gemakkelijker een hypotheek moeten kunnen krijgen. Wat haar betreft kan de Arbeidsmarktscan helpen een inschatting te maken van die bestendigheid. Nederland telt volgens het Centraal Bureau voor de Statistiek zo’n twee miljoen flexwerkers. Als de proef van de NHG goed uitpakt, betekent het dat er meteen een grote potentiële doelgroep is voor wie het algoritme medebepalend kan zijn voor het krijgen van een hypotheek.

Dat weet Sippekamp. ‘Natuurlijk is goed over dat algoritme nagedacht. Ik kan me voorstellen dat sommigen het als willekeur zullen ervaren, zeker als ze een negatieve uitslag krijgen. Maar als dat zo is, krijgen ze wel uitleg. Wat het verschil is met de huidige situatie? Nu kan het kan zijn dat de ene bank je een hypotheek weigert en de andere de rode loper voor je uitrolt. Dát is willekeur.’ Sippekamp noemt de huidige acceptatiecriteria achterhaald. ‘Het vaste contract is bij een hypotheekaanvraag de heilige graal, terwijl de praktijk al lang uitwijst dat het slechts schijnzekerheid biedt. Bij flexwerkers en zzp’ers wordt gekeken naar de verdiensten van de afgelopen drie jaar. Maar iedereen weet dat resultaten uit het verleden geen garantie bieden voor de toekomst. NHG wil flexwerkers een eerlijke en veilige kans bieden om een huis te financieren.’ De uitkomst van een hypotheekaanvraag is een momentopname. Dat brengt risico’s met zich mee, maar een Arbeidsmarktscan dan niet? ‘Natuurlijk wel’, zegt Sippekamp. ‘De tool zal zich nog echt moeten bewijzen. We verwachten dat jaarlijks zo’n zevenhonderd flexwerkers op deze manier gemakkelijker een hypotheek kunnenkrijgen. Onze risicomanagers, die van de hypotheekverstrekkers en het ministerie van Binnenlandse Zaken geloven er in.’

De bedenker van de Arbeidsmarktscan is het bedrijf Arbeidsmarktkansen. Directeur Ben Rogmans gelooft dat de arbeidsmarkt zo verandert dat hypotheekverstrekkers wel móeten zoeken naar nieuwe manieren om de kredietwaardigheid van hypotheekaanvragers te toetsen.

‘Wij zijn de enigen die op zo’n schaal echt iemands waarde voor de arbeidsmarkt kunnen bepalen. Niemand beschikt over zoveel gegevens over de arbeidsmarkt als wij. Niemand heeft de technische infrastructuur om die data te bundelen en interpreteren. Daarom zijn wij zeker van onze data en de voorspellende waarde ervan.’

Het algoritme is in 2017 gevalideerd door het Goudse consultancybureau Probability & Partners. Zo’n validatie door een externe partij is belangrijk. Want een verkeerd geprogrammeerd algoritme kan verstrekkende consequenties hebben, waarschuwde de Autoriteit Financiële Markten in een vorig jaar verschenen rapport over geautomatiseerde financiële dienstverlening – in de branche bekend als ‘robo-advies’. ‘Er kunnen dan in korte tijd veel foutieve (hypotheek)adviezen worden gegeven’, schreef de AFM. ‘Het is daarom van groot belang dat een algoritme zorgvuldig wordt ontwikkeld en getest voordat het aan klanten wordt aangeboden.’

Daarnaast maakt het voor een algoritme nogal wat uit hoe het tot stand is gekomen. Als het wordt geprogrammeerd met puur statistische gegevens is het algoritme eenvoudig en toetsbaar. Je kunt vrij gemakkelijk ingrijpen bij onlogische resultaten.

Wordt het algoritme geprogrammeerd met data die door kunstmatige intelligentie wordt gewogen, dan wordt het een ander verhaal. Het algoritme leert dan zelf hoe het de aangeleverde gegevens moet interpreteren, maar geeft niet aan hoe. Bijsturen wordt dan lastig. Een algoritme moet bovendien niet vooringenomen zijn. Bij het programmeren kunnen (onbewust) menselijke voorkeuren in het systeem sluipen. ‘Bij het ontwerp mag vanzelfsprekend geen sprake zijn van ongewenste sturing en mag nooit beïnvloeding worden geprogrammeerd die niet in het belang is van de klant’, schrijft de AFM. Het algoritme moet dus logisch, maar vooral transparant zijn.

Bij de Arbeidsmarktscan zijn volgens het validatierapport van Probability & Partners ‘de gemaakte keuzes, berekeningen en analyses goed onderbouwd, beschreven en navolgbaar’. En: ‘De kansen van mensen op de arbeidsmarkt worden bepaald door persoonskenmerken die objectief te vangen zijn in een model.’

Toch geeft de Arbeidsmarktscan volgens de onderzoekers geen volledig beeld van iemands vooruitzichten op de banenmarkt. ‘Kansen worden ook bepaald door elementen die niet objectief meetbaar zijn en dus niet te vangen zijn in een model. Wij zouden het daarom onverstandig vinden kredietbeoordelingen alleen op basis van de indicator [Arbeidsmarktscan, red.] te doen plaatsvinden.’

Volledig opgebrand

Ton Wilthagen, hoogleraar Arbeidsmarkt aan Tilburg University, denkt dat de Arbeidsmarktscan zeker relevante indicatoren gebruikt: branche, regio, werkervaring. Maar het ontbreekt de tool volgens hem aan een aantal cruciale indicatoren, zoals vitaliteit en gezondheid.

‘Iemand met een schat aan ervaring in de dealing room van ABN Amro zal volgens de Arbeidsmarktscan veel potentie hebben. Maar voor hetzelfde geld is dezelfde persoon volledig opgebrand. Dat is nog niet te vangen in een algoritme.’

Rogmans zegt wel al te beschikken over een algoritme dat ook zachte, menselijke factoren weegt. ‘Wij hebben een gevalideerd model dat zaken als motivatie meeweegt. Maar voordat je daar allerlei onheil bij voorstelt: bij de huidige acceptatiecriteria wordt niet naar de eigenschappen of karakter van iemand gekeken. Nederlandse huiseigenaren betalen hun hypotheek over het algemeen netjes af. Ik denk niet dat zo’n extra check nodig is.’

Toch denkt niet iedere hypotheekverstrekker daar zo over. In de zomer van 2017 ging Munt Hypotheken in zee met het Amsterdamse fintechbedrijf AdviceRobo. Dit bedrijf verzamelt persoonlijke, niet-financiële gegevens van mensen om daarmee met behulp van een met kunstmatige intelligentie aangestuurd algoritme een zogenoemd psychometrisch model op te stellen. Dit model wilde Munt Hypotheken gebruiken om een psychologisch risicoprofiel van nieuwe klanten te maken.

Maar na nauwelijks drie maanden beëindigde Munt Hypotheken de samenwerking. ‘De uitkomsten van deze “vingeroefening” brachten niet het gewenste resultaat’, luidde het beknopte commentaar van Munts toenmalige commercieel directeur Menno Luiten. Munt Hypotheken kent dus in ieder geval de werkwijze van AdviceRobo. Het bedrijf programmeert hun algoritmes met gegevens uit online persoonlijkheidstesten, sociale media en surfgedrag van consumenten. ‘We willen inzicht krijgen in wie je écht bent, wat mensen drijft’, zei AdviceRobo-directeur Diederick van Thiel vorig jaar in de Volkskrant. ‘Hoe meer data je hebt hoe beter het beeld dat je van iemand krijgt.’ Zo is de mate van zelfvertrouwen van een potentiële klant voor Van Thiel een belangrijke graadmeter. ‘Te veel is niet goed, dan nemen mensen te veel risico’s. Maar van te weinig houden we ook niet.’

Zo ver als AdviceRobo gaat de Arbeidsmarktscan niet. Wel is de tool onderdeel van een bredere ontwikkeling, denken zowel de initiatiefnemer van de Arbeidsmarktscan Rogmans, Sippekamp van de NHG, als hoogleraar Wilthagen. Algoritmes en big data lijken de toekomst van hypotheekverstrekking.

Flitshypotheek

‘In vijf tot tien jaar kun je als particulier binnen een paar minuten een hypotheek regelen’, zegt Rogmans. ‘Je staat voor een huis dat je wilt bezichtigen. Je tikt wat gegevens in op je smartphone en voor je aanbelt weet je al of je financiering hebt voor de woning. Daar komt geen hypotheekadviseur meer aan te pas. Dat gaat de huizenmarkt echt veranderen.’ Volgens Sippekamp breekt zo’n flitshypotheek nog eerder door. ‘Binnen vijf jaar is het wel zo ver, denk ik.’

Technisch gezien kan het al. Via het softwarebedrijf Ockto kunnen hypotheekadviseurs alle beschikbare data van een klant bij de Belastingdienst, het UWV en de Dienst Uitvoering Onderwijs opvragen. Combineer die, en een hypotheekverstrekker weet wat voor vlees hij in de kuip heeft. Een hypotheekaanvrager moet er alleen mee leven dat al zijn gegevens die deze instanties beheren worden gedeeld.

Wilthagen is daarom minder enthousiast. ‘Moeten we dit echt willen? We praten over principiële zaken. Mag dit wel van de Privacywet? Wie beheert mijn gegevens en hoe worden ze gewogen? Vind ik het fijn dat een particulier bedrijf met een algoritme zoveel invloed op mijn leven heeft en zelfs beslissingen voor mij neemt? Dat doen Facebook en Google niet eens en dat zijn toch niet onomstreden bedrijven. Waar eindigt dit? Moeten we straks ook een full bodyscan uploaden voor ons hypotheekdossier?’

Volgens Wilthagen is het gebruik van algoritmes en big data op zich niet slecht, maar de gevolgen ervan moeten voor iedereen inzichtelijk en door de overheid gelegitimeerd zijn. ‘Ik ben niet tegen innovatie. Algoritmes en big data kunnen prima als hulpmiddel dienen. Maar laten we de menselijke maat daarbij alsjeblieft niet uit het oog verliezen. Laat de digitale wereld menswaardiger zijn dan de huidige.’

Grote voordelen

‘Het gebruik van digitale data bij de hypotheekaanvraag heeft grote voordelen’, zegt financieel beleidsadviseur Michel Ligtlee van Vereniging Eigen Huis. ‘Stukken worden nu eindeloos heen en weer gestuurd, voordat een hypotheekverstrekker het verlossende woord geeft. Als je adviseur direct bij bijvoorbeeld je betaal- en belastinggegevens kan, gaat het hele hypotheekproces een stuk sneller en goedkoper. Dan kunnen ook de advieskosten omlaag. Nu kost een hypotheekadvies gemiddeld 2.000 euro. Een groot deel van de kosten zit in administratieve handelingen.’

Door al de beschikbare data te gebruiken kunnen hypotheekverstrekkers ook meer maatwerk bieden. Als algoritmes op basis van die data iemand een laag risicoprofiel toebedelen, dan zal diegene waarschijnlijk een lager rentetarief krijgen dan mensen met een hoog risicoprofiel. Ja, dit levert onherroepelijk winnaars en verliezers op. Hypotheekverstrekkers zullen zich dan gaan richten op beide groepen en ze verschillende rentetarieven aanbieden.

Hoe dan ook moet de privacy van consumenten altijd worden gerespecteerd. Klanten moeten toegang houden tot hun gegevens en zelf kunnen bepalen wie daartoe toegang heeft. Hypotheekverstrekkers mogen geen voor hen overbodige data gebruiken of opslaan en onjuiste gegevens verbeteren.’

  Onze klanten & partners  

Meer weten?

Meer weten?

Dit veld is verpicht
Dit veld is verpicht
U dient een geldig e-mailadres in te vullen
Dit veld is verpicht
Dit veld is verpicht
Dit veld is verpicht
Dit veld is verpicht