De kredietverleners die de komende jaren winnen, zijn degenen die beschikken over de beste, meest actuele en meest betrouwbare data. Data is niet langer een ondersteunende functie: het is de fundering onder klantacceptatie en -bediening, risicobeheersing, compliance, innovatie en kunstmatige intelligentie. Strategische vraagstukken in de financiële sector zijn in de kern datavraagstukken.
Lucien Albers van der Linden, Manager Business Development bij House of Redmore / Talent&Pro, legt uit wat dat in de praktijk betekent.
Het actuele klantbeeld is het nieuwe goud
In de hypotheeksector is het actualiseren van het klantbeeld uitgegroeid tot een van de belangrijkste thema’s. Hypotheekverstrekkers beschikken vaak over uitgebreide data uit het moment van acceptatie, maar weten veel minder over de situatie van klanten vijf, tien of vijftien jaar later. Inkomen verandert, huishoudens veranderen, de waarde van het onderpand wijzigt en het beleid van de toezichthouder verandert mee.
Wie beschikt over een actueel klantbeeld, kan eindklanten risicogebaseerd en proactief adviseren over renteverlenging, verduurzaming en toekomstige betaalbaarheid. In de verdere consolidatie van de sector en de toenemende ketensamenwerking ligt bovendien een concrete kans om via product- en datarationalisatie de wildgroei aan data structureel aan te pakken.
Environmental data is terug van weggeweest
Na een periode van verminderde aandacht komt klimaatdata mogelijk weer nadrukkelijker op de agenda, ook bij de toezichthouder. Overstromingen, droogte en de impact op onderpandswaarden van woningen en gebouwen dwingen financiers om over betrouwbare data te beschikken over energieverbruik, klimaatrisico’s en onderhoudskenmerken, waaronder de fundering.
Waar environmental data eerder vooral als rapportageverplichting werd gezien, wordt het steeds vaker een essentieel onderdeel van risicomodellen, commerciële besluitvorming en funding.
Zonder goede data geen AI
Vrijwel elke financiële instelling heeft tegenwoordig een AI-strategie. Maar veel organisaties onderschatten één fundamentele waarheid: AI is slechts zo goed als de data waarop het draait.
De discussie gaat vaak over modellen, algoritmes en tooling. In werkelijkheid ligt de grootste uitdaging echter eerder in de dataketen. Zijn definities consistent? Zijn databronnen betrouwbaar? Zijn historische datasets compleet en van goede kwaliteit?
Tegelijkertijd biedt AI ook nieuwe mogelijkheden. Met de juiste aanpak is het mogelijk om waarde te halen uit ongebruikte en ongestructureerde data die tot nu toe onbenut bleef. Bovendien kan AI synthetische data genereren: een concrete oplossing voor organisaties die privacybescherming en dataverrijking willen combineren.
Geldverstrekkers die AI benaderen als een datatransformatie, hebben aanzienlijk meer kans op succes dan organisaties die het uitsluitend als technologie-initiatief zien.
Compliance dwingt financiers opnieuw naar hun data te kijken
Vrijwel elke grote compliance- of risicotransformatie eindigt bij dezelfde conclusie: de beschikbaarheid en kwaliteit van data bepalen het succes. Bij kredietverleners zien we dat terug bij initiatieven zoals RDARR/BCBS 239, Definition of Default en programma’s rondom aflossingsvrije hypotheken, met toezichtseisen van onder meer de ECB, DNB en AFM.
Regelgevers vragen bestuurders om aantoonbaar in control te zijn in een datagedreven organisatie. Voor veel organisaties leidt dit tot een hernieuwde blik op security, datasoevereiniteit, datagovernance, data lineage en datakwaliteit. Compliance draagt hiermee bij aan de urgentie voor betere data.
Specialisten die snappen waar het écht misgaat
Bij Talent&Pro zetten we gespecialiseerde dataprofessionals in bij financiële instellingen die dit vraagstuk serieus aanpakken. Concreet gaat het om:
- Data engineers die datapijplijnen bouwen die ook over zes maanden nog betrouwbaar werken;
- Data modellers die zorgen dat definities kloppen en reproduceerbaar zijn;
- Data analisten die verbanden zien die in standaardrapportages verborgen blijven;
- Data lineage- en data quality-specialisten die inzichtelijk maken waar cijfers vandaan komen en of ze betrouwbaar zijn;
- AI discovery-specialisten die helpen bepalen waar AI écht waarde toevoegt, in plaats van waar het vooral goed klinkt in een boardroompresentatie.
Geen losse inhuur zonder context, maar mensen die werken vanuit een duidelijk doel: jouw dataomgeving klaarstomen voor wat er nu en in de komende jaren van organisaties wordt verwacht.
Wil je weten wat gespecialiseerde dataprofessionals voor jouw organisatie kunnen betekenen? Bekijk ons aanbod op de Data & IT-pagina of neem direct contact op via de contactpagina.