AI gaat de komende jaren écht het verschil maken. Daar moet je als organisatie nú in mee-bewegen

De manier waarop AI ingezet gaat worden, gaat ervoor zorgen dat processen in het hypotheekdomein ingrijpend gaan veranderen. En dat geldt overigens ook voor de overige processen in het zakelijk domein. De ontwikkeling van AI gaat sneller dan de wereld had verwacht.’ Aan het woord is Timo Meijrink, Director Strategic Business Benelux bij Instabase, een innovatief, hoogwaardig technologiebedrijf met het hoofdkantoor in San Francisco. Het bedrijf biedt een applicatieplatform dat kan worden gebruikt om ongestructureerde gegevens te begrijpen en bedrijfsprocessen te automatiseren. Timo verzorgde een bijzonder goed bezochte sessie tijdens het Hypotheken Event dat dit jaar plaatsvond op 7 & 8 februari. In de sessie stond hij stil bij het thema ‘Waarom we in 2023 anders uit de crisis zullen komen: het hypothekenproces verandert NU!’

Opkomst van AI

De opkomst van GPT3 (en nu alweer GPT 4) was de afgelopen periode immers niet te missen. Na deze sessie konden deelnemers uitleggen waarom GPT juist nu opkomt en welke ontwikkeling daaraan vooraf ging. Ook bracht Timo de ontwikkeling terug naar wat dit vandaag de dag voor het hypotheekproces betekent. In dit artikel praten we verder over deze thema’s aan de hand van de highlights van de sessie.

Verschil tussen analytische AI en generatieve AI

‘Het is binnen dit kader belangrijk om onderscheid te maken tussen analytische en generatieve AI’, aldus Timo. ‘Analytische AI gebruiken we al tientallen jaren. Denk dan bijvoorbeeld aan spamfiltering en aan het automatisch aanvullen van zinnen in zoekmachines. Bij generatieve AI gaat het om kunstmatige intelligentie die getraind is op basis van enorme hoeveelheden data en vervolgens zelf in staat is om nieuwe informatie te genereren. Een mooi voorbeeld daarvan is natuurlijk ChatGPT, dat volop in de spotlights staat wereldwijd.’

De revolutie van AI: wanneer zal AI taken in het hypotheekproces beter uitvoeren dan een bankmedewerker?

‘Binnen het hypothekenproces is het aanleveren van data in de vorm van documenten, door de klant, een belangrijke stap. Tegenwoordig wordt al steeds meer via brondata aangeleverd, zoals onder meer identificatie, taxatierapporten en inkomen. Omdat de adoptie, zowel vanuit de klant als vanuit de intermediair, nog niet overal even snel gaat, zie je dat veel acceptatieprocessen nog erg document gedreven zijn. Dat is nadelig, omdat dit veel handmatig werk met hoge kosten en bijbehorende fouten met zich meebrengt.

Hierin kan AI een groot verschil maken, omdat deze intelligentie in staat is om uit tientallen documenten de juiste informatie te halen. Dat scheelt niet alleen tijd, ook de foutmarge daalt drastisch. Bovendien blijft er voor de betrokken medewerker meer tijd over om het gesprek met de klant aan te gaan. En daar loopt het gros van de adviseurs warm voor. Niet voor de administratieve rompslomp die het hypotheekaanvraag-proces met zich meebrengt. Bij Instabase richten we ons vooral op de laatste, meest ontwikkelde fase: die van deep learning en generatieve AI. In bovenstaand voorbeeld is het dan mogelijk om de stapel documenten volledig geautomatiseerd te laten herkennen, op te splitsen en uit te lezen’, aldus Timo.

‘Gelukkig is er veel animo om te standaardiseren. Logisch, want men ziet de voordelen er ook van in. Maar uiteindelijk gaat het nog altijd niet zo snel als dat we zouden willen. Dat heeft vooral te maken met het verschil tussen het individu en de keten. Standaardiseren is voor de hele keten zinvol, maar voor het individu lijkt het nog niet zoveel verschil te maken. En een dergelijke transformatie moet je nu eenmaal als complete keten in gang zetten.’

Hoe kan je doorlooptijd verkorten en efficiëntie van je medewerkers verhogen met AI?

‘Elk document gedreven proces of proces waarin mensen documenten handmatig verwerken kan geautomatiseerd worden’, vervolgt Timo. ‘Zo is er een grote Amerikaanse hypotheekverstrekker via Instabase aan de slag gegaan. Deze organisatie was al ver gevorderd met de toepassing van AI in hun hypotheekproces maar worstelde nog met hun accuraatheid en automatisering (straight-through-processing). Zij startten met Instabase met een salarisstrook, een bankafschrift, opstalverzekeringsbewijs en een bewijs dat een lening afgelost was. Door toepassing van Instabase waren ze niet alleen in staat om dit sneller te doen, maar ook met een lagere foutmarge. Binnen 3 maanden hebben zij zelfs 99% accuraatheid behaald.’

AI zorg voor meer accuratesse

‘Het grappige is dat 9 van de 10 bedrijven die we uitleg geven over wat we kunnen met onze software, aangeven dat ze wél willen dat het dan 100% nauwkeurig gebeurt. Dat klinkt in eerste instantie misschien logisch, maar dat is het niet. Want bij bedrijven waar zaken nu nog handmatig verwerkt worden ligt de nauwkeurigheid véle malen lager’, zegt Timo. ‘De Amerikaanse organisatie heeft gemeten hoe hun accuraatheid was vóór ze met Instabase in zee gingen: die was ongeveer 94%. Door de inzet van automatisering heeft men dus 5% minder fouten in hun systeem. En dit leidt weer tot 50% minder hypotheken die voorheen wél verstrekt werden terwijl ze eigenlijk niet aan de norm voldeden.

Samengevat kan goede toepassing van AI het proces niet alleen sneller en goedkoper maken, het kan ook de kwaliteit nog eens verder verbeteren waardoor risico’s voor een bank dalen. En dat terwijl de implementatie van een dergelijk hypotheekaanvraagproces van Instabase gemiddeld slechts tussen de 30 en de 60 dagen in beslag neemt. Dat is al best kort en met generatieve AI gaat het nóg korter worden omdat je niets meer hoeft voor te bereiden of te trainen. Dan vraag je eenvoudigweg aan de tool: hier is een hypotheekdossier, dit is de informatie die ik nodig heb. Bouw voor mij een tool die dat kan automatiseren. Het moge duidelijk zijn dat de softwaremarkt enorm gaat veranderen in de komende jaren.’

Hoe reduceer je de risico’s van je portfolio in een VUCA-markt en de rol van (bron)data?

‘Ten eerste gaat het over écht begrijpen wat er op dit moment in je portfolio zit. Zo hebben nogal wat hypotheekverstrekkers nog altijd archieven vól met documenten. Deze documenten bevatten veel data, terwijl hetgeen in de systemen staat vrij beperkt is. Met AI kun je binnen no time de beschikbare data uit deze documenten halen. Dat helpt je dan weer om een beter risicoprofiel van je (bestaande) klanten te maken. Daarnaast speelt het compliance-risico een rol wanneer er in een archief met honderdduizenden documenten ook paspoorten, rijbewijzen en identiteitskaarten (met daarop een BSN-nummer!) opgenomen zijn. AI is in staat om deze eruit te halen en redigeren zodat je zeker weet dat je aan de gestelde eisen voldoet zonder dat je waardevolle informatie verliest. Ook dat gaat over risicobeheer.

Anderzijds is de menselijke kant een hele interessante. Denk bijvoorbeeld aan programmeurs die broncode schrijven of aan hypotheekacceptanten die documenten uitlezen: hun werk wordt leuker. De genoemde activiteiten zijn immers meestal niet hun favoriete bezigheden. Dat is goed nieuws, want AI kan dit prima vervangen zodat er meer tijd over blijft voor het écht leuke werk. Zo wil een softwareprogrammeur vooral bezig zijn met hoe onderdelen binnen een applicatie samenwerken en de hypotheekacceptant met de klant zélf. Niet met het vergelijken van de naam op het paspoort met de naam op de salarisstrook. Dit betekent dat AI mensen helpt om hun werk plezieriger te maken zonder dat ze zich druk hoeven te maken om de administratieve kant.’

De wens van de huidige generatie

‘De opkomst van AI is een noodzakelijke ontwikkeling, zeker als je kijkt naar de generatie die nu veelal werkzaam is op de arbeidsmarkt (generatie Y). Deze groep, geboren tussen 1980 en 2000, wil betekenisvol werk doen dat ondersteund wordt door slimme technologie. En dat is precies wat AI voor ze kan betekenen. En dat past weer heel goed in de VUCA-markt waar we mee te maken hebben. VUCA staat voor Volatile, Uncertain, Complex, en Ambiguous. Overleven in deze markt is een kwestie van snel kunnen aanpassen en waardevolle medewerkers behouden. Dit betekent dat je als bedrijf continu bezig bent met aanpassen, precies zoals de huidige werkende generatie verwacht. Dus, saai repetitief werk vervangen door zinvol werk dat uitdaagt. Die leidt tot gemotiveerde mensen die leuk werk mogen doen waardoor ze behouden blijven voor je bedrijf en helpen je organisatie aan te passen aan de altijd veranderende markt.’

‘Kortom, we horen al 30 jaar over AI, maar de komende jaren gaat dit écht het verschil maken. Daar moet je als organisatie nú in meebewegen. Als je tenminste een serieuze speler wil blijven.’