Financiers concurreren op beschikbaarheid en kwaliteit van data, en de meesten lopen achter

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 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 één van de belangrijkste thema’s. Hypotheekverstekkers 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, waarde van het onderpand wijzigt en het beleid van de toezichthouder verandert.

Wie beschikt over een actueel klantbeeld, kan risicogebaseerd en proactief eindklanten adviseren over renteverlenging, verduurzaming en betaalbaarheid in de toekomst. In de verdere consolidatie van de sector en nauwere ketensamenwerking ligt bovendien een concrete kans om via product- en datarationalisatie de wildgroei aan data te repareren.

Environmental data terug van weggeweest

Na een periode van verminderde aandacht komt klimaatdata mogelijk weer nadrukkelijker op de agenda, ook van de toezichthouder. Overstromingen, droogte en de impact op onderpandswaarden (woningen en gebouwen) dwingen financiers tot betrouwbare data over energieverbruik, klimaatrisico’s en onderhoudskenmerken (incl. fundering). Waar environmental data eerder vooral een rapportageverplichting leek, wordt het steeds vaker een essentieel onderdeel van risicomodellen, commerciële besluitvorming en funding.

Zonder data geen AI

Vrijwel iedere 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 eerder in de keten. 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 puur 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 bepaalt het succes. Dat zien we bij kredietverleners terug bij initiatieven zoals RDARR/BCBS239, Definition of Default en programma’s rondom aflossingsvrije hypotheken, met toezichtseisen van zowel de ECB, DNB als AFM.

Regelgevers vragen bestuurders aan te tonen dat ze in een datagedreven organisatie aantoonbaar in control zijn. Voor veel organisaties leidt dit tot een hernieuwde blik op security, soevereiniteit, datagovernance, data lineage en datakwaliteit. Compliance draagt hierin bij aan de urgentie voor betere data.

Specialisten die snappen waar het écht mis gaat

Bij Talent&Pro zetten we gespecialiseerde dataprofessionals in bij financiële instellingen die dit vraagstuk serieus aanpakken. Concreet gaat het om:

• Data engineers die pijplijnen bouwen die ook over zes maanden nog 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 je cijfers vandaan komen en of je ze kunt vertrouwen;
• AI discovery-specialisten die helpen bepalen waar AI écht waarde toevoegt, in plaats van waar het goed klinkt in een boardroompresentatie.

Geen losse inhuur zonder context. Mensen die werken vanuit een duidelijk doel: jouw dataomgeving klaarstomen voor wat er nu en 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.