Uit gesprekken die de AFM de afgelopen periode voerde met partijen uit de hypotheekadviessector blijkt dat AI-toepassingen voorlopig vooral ondersteunend van aard zijn. De praktijk is minder ver dan de verwachtingen doen vermoeden en dat geldt ook voor de toezichthouder zelf.
AFM-steekproeven op basis van AI is vooral nog een wens en geen praktijk
Tijdens het Outvie Hypotheken Event begin deze maand sprak AFM-bestuurder Jos Heuvelman over de invloed van generatieve AI op de hypotheekadviesmarkt en de rol van de toezichthouder. De technologische ontwikkelingen gaan volgens hem sneller dan ooit en de financiële sector kan zich niet permitteren om af te wachten. De concrete toepassing blijft voorlopig echter beperkt en voorzichtig. De vraag is vooral: wat verandert er werkelijk en waar ligt de ambitie? Volgens de AFM is dit een logisch moment om de balans op te maken. Niet alleen omdat AI steeds nadrukkelijker aanwezig is in de keten, maar ook omdat het gevolgen gaat hebben voor de rol van hypotheekadviseur en uiteindelijk voor de klant.
De huidige AI-toepassingen verminderen vooral administratieve lasten. Dat gebeurt bijvoorbeeld met software die klantgesprekken automatisch verwerkt in een gespreksverslag of adviesrapport. Ook zijn er AI-assistenten die acceptatiegidsen van geldverstrekkers doorzoekbaar maken, waardoor adviseurs sneller kunnen vergelijken op voorwaarden. Daarnaast groeit de behoefte aan software die documenten van klanten automatisch controleert, bijvoorbeeld door geboortedata of andere gegevens te valideren. Volgens Heuvelman nemen deze toepassingen vooral repetitief werk uit handen, maar vervangen ze de adviseur nog niet.
Hybride model
Heuvelman schetste twee toekomstbeelden die hij in de sector terugziet. Aan de ene kant is er een stroming die verwacht dat AI steeds meer invloed krijgt, maar uiteindelijk ondersteunend blijft aan de adviseur. Aan de andere kant zijn er partijen die een veel disruptiever scenario voorzien, waarbij consumenten via gerichte prompts zelf advies krijgen en direct producten kunnen afsluiten. Heuvelman erkent dat beide scenario’s denkbaar zijn en dat het waarschijnlijker is dat er voorlopig een hybride model ontstaat: een ‘high touch’-route met persoonlijk advies naast een ‘high tech’-route met geautomatiseerde ondersteuning. Op lange termijn zou een van die routes kunnen verdwijnen, afhankelijk van kosten en vraag.
Van adviseur naar regisseur
Volgens de AFM wordt het adviesproces sneller, consistenter en minder foutgevoelig. De rol van de hypotheekadviseur verschuift daarmee richting die van regisseur. Iemand die niet alles zelf produceert, maar verantwoordelijkheid draagt voor het oordeel dat een systeem genereert. Dat vraagt volgens Heuvelman om een hogere mate van AI-geletterdheid in de hele keten. Adviseurs moeten kunnen uitleggen hoe een model tot uitkomsten komt en moeten kunnen beoordelen of die uitkomsten passen bij de situatie van de klant.
AFM is nog zoekende
Toch was de meest opvallende conclusie van de AFM-bijdrage dat de toezichthouder op het gebied van AI zelf nog zoekende is. Dat werd vooral duidelijk tijdens de vragenronde. Een van de vragen ging over reconstrueerbaarheid. Hoe kan de toezichthouder controleren hoe een AI-gegenereerd adviesrapport tot stand komt? In traditionele dossiers is het adviesproces achteraf te reconstrueren op basis van stukken, berekeningen en argumentatie. Maar bij AI-modellen is dat ingewikkelder. Heuvelman antwoordde daarop opvallend eerlijk dat de AFM hier nog nauwelijks concrete ervaring mee heeft. De toezichthouder ziet wel individuele signalen, maar heeft nog geen breder beeld gevormd. De AFM zit volgens hem vooral in een fase van begrijpen en verkennen.
In de uitgeschreven speech (pdf) die later is vrijgegeven, wordt dat punt wel verder uitgewerkt. Daarin stelt de AFM dat uniformiteit kan toenemen wanneer leidraden rechtstreeks worden verwerkt in AI-systemen en dat adviesprocessen transparanter kunnen worden, mits modellen inzichtelijk maken welke bronnen en regels zijn toegepast. Tegelijkertijd waarschuwt Heuvelman dat toezicht op algoritmes fundamenteel anders is dan toezicht op mensen. Je moet weten welke variabelen worden ingevoerd, hoe deze worden gewogen en of er ongewenste patronen ontstaan, zoals verborgen uitsluiting van bepaalde groepen consumenten.
Steekproeven
Ook op een andere vraag uit de zaal werd duidelijk hoe experimenteel de AFM nog opereert. Een deelnemer vroeg of de toezichthouder zelf AI wil inzetten om toezicht minder afhankelijk te maken van steekproeven op basis van een klein aantal dossiers. In plaats van tien dossiers controleren zou het met AI mogelijk moeten zijn om honderden of duizenden dossiers te analyseren en zo veel robuustere conclusies te trekken. Heuvelman gaf aan dat dit inderdaad de richting is waar de AFM naartoe wil. Hij bevestigde dat de organisatie bezig is om die AI-kennis versneld op te bouwen. Maar ook hier klonk vooral ambitie. Het is een wens en een pril ontwikkelpad, maar zeker nog geen bestaande toezichtpraktijk. Concrete pilots of toepassingen in het reguliere hypotheektoezicht werden niet genoemd.
Menselijke verantwoordelijkheid
Heuvelman benadrukte dat technologie de menselijke verantwoordelijkheid niet vervangt. Een adviseur kan zich niet verschuilen achter tooling die fouten maakt en ook aanbieders blijven verantwoordelijk voor de manier waarop zij AI inzetten. Voor de AFM betekent dit dat de rol van toezicht verandert, maar niet eenvoudiger wordt. De toezichthouder zal zich meer moeten richten op het begrijpen van algoritmes en de patronen die daaruit voortkomen en zal tegelijkertijd scherpere en consistenter leidraden moeten formuleren omdat AI-systemen minder ruimte laten voor interpretatie.
Voorlopig kijkt de AFM nadrukkelijk mee, experimenteert en bouwt kennis op. Maar wie zoekt naar concreet AI-gedreven toezicht in de hypotheekpraktijk, moet constateren dat dit voorlopig vooral ambitie is.
Elke werkdag het belangrijkste financiële nieuws in uw mailbox? Meld u gratis aan voor InFinance Daily.
