Risicobeoordeling in financiële dienstverlening is lange tijd gebaseerd geweest op losse gegevensbronnen. Een loonstrook voor inkomen, een bankafschrift voor gedrag en een jaarrekening voor zakelijke prestaties. Elk van deze bronnen levert waardevolle informatie, maar geen van allen vertelt het volledige verhaal.
Open Banking heeft de afgelopen jaren een duidelijke verschuiving in gang gezet binnen kredietverlening en risicobeoordeling. Waar organisaties voorheen afhankelijk waren van papieren documenten zoals loonstroken, jaarrekeningen en bankafschriften, is het nu mogelijk om direct inzicht te krijgen in het financiële gedrag van klanten.
De Open Banking markt groeit. Steeds meer financiële dienstverleners, kredietverstrekkers en FinTechs zoeken een betrouwbare partner om bankgegevens op te halen en te verwerken. Maar niet elke aanbieder is hetzelfde.
Banktransacties zijn rijk aan informatie, maar vaak moeilijk te interpreteren in hun ruwe vorm. Zeker bij zakelijke rekeningen: tientallen betalingen aan leveranciers, lonen, belastingen, huur, leningen en aflossingen lopen door elkaar.
De vraag naar snelle, digitale kredietverlening groeit van flitskredieten en Buy Now Pay Later tot zakelijke leningen voor het mkb. Maar snelheid mag niet ten koste gaan van zorgvuldigheid. Precies daar bewijst Open Banking zijn waarde.
Sterke authenticatie speelt in financiële dienstverlening een cruciale rol. Niet alleen om fraude te voorkomen, maar ook om vertrouwen te creëren in digitale processen.
Veel organisaties willen de voordelen van PSD2 benutten, maar lopen vast op integratievraagstukken: API’s bouwen, datamodellen aanpassen en processen herontwerpen. Het Invers Dashboard maakt dit overbodig. Zonder complexe koppelingen. Zonder nieuw platform. Met direct resultaat.
In plaats van een volledig bankafschrift in PDF, ontstaat met het gebruik van PSD2 een automatisch gefilterd profiel met precies díe gegevens die relevant zijn voor inkomensverificatie, risicobeoordeling of monitoring.
Documenten zoals loonstroken of werkgeversverklaringen hebben duidelijke beperkingen: ze tonen slechts een momentopname en missen vaak het bredere financiële gedrag van een consument.
Het Dashboard biedt volledige ondersteuning voor dataverwerking, analyses en rapportages zonder dat technische ontwikkeling nodig is.
CCD2 vraagt veel van kredietverstrekkers. Maar met de juiste infrastructuur maak je het lichter, sneller en toekomstbestendig. Invers biedt ondersteuning voor elke variant van de toets, van snel en eenvoudig tot volledig en verantwoord.
Kredietverstrekkers gebruiken het vrij besteedbaar inkomen als cruciaal gegeven om inzicht te krijgen in de kredietwaardigheid van hun klanten. Maar wat houdt het precies in, en hoe kan deze informatie worden ingezet om risico’s te beheersen?
De laatste tijd krijgen we regelmatig de vraag of wij met behulp van AI al 100% van de banktransacties kunnen herkennen en categoriseren. Tijd om dat eens toe te lichten.
Het Dashboard biedt volledige ondersteuning voor dataverwerking, analyses en rapportages zonder dat technische ontwikkeling nodig is.
CCD2 vraagt veel van kredietverstrekkers. Maar met de juiste infrastructuur maak je het lichter, sneller en toekomstbestendig. Invers biedt ondersteuning voor elke variant van de toets, van snel en eenvoudig tot volledig en verantwoord.
Kredietverstrekkers gebruiken het vrij besteedbaar inkomen als cruciaal gegeven om inzicht te krijgen in de kredietwaardigheid van hun klanten. Maar wat houdt het precies in, en hoe kan deze informatie worden ingezet om risico’s te beheersen?
De laatste tijd krijgen we regelmatig de vraag of wij met behulp van AI al 100% van de banktransacties kunnen herkennen en categoriseren. Tijd om dat eens toe te lichten.
De nieuwe Europese richtlijn voor consumentenkrediet (CCD2) is officieel vastgesteld en de klok tikt. Lidstaten, waaronder Nederland, moeten deze wetgeving uiterlijk november 2025 implementeren. Vanaf eind 2026 moeten alle kredietverstrekkers hieraan voldoen. Dat lijkt ver weg, maar het raakt aanbieders nú al. Want hoewel de richtlijn definitief is, zijn veel praktische details nog niet uitgewerkt. Welke toets geldt bij welk leenbedrag? Hoe diep moet een kredietwaardigheidstoets gaan? En hoe toon je dat jouw proces compliant is?
Bij Invers volgen we deze ontwikkelingen op de voet en bouwen we onze oplossingen zo dat ze flexibel meebewegen. Of het nu gaat om inkomensverificatie bij kleine kredieten, een volledige ILT op basis van VFN-normen of een uitgavenanalyse in vergelijk met de Nibud referentiecijfers; we ondersteunen het allemaal. Klaar om snel aan te sluiten bij de eisen die straks gelden.
Wat CCD2 nú al duidelijk maakt
Wat wel al zeker is: de richtlijn verbreedt de scope. Alle niet-hypothecaire kredieten tot €100.000 vallen straks onder de regels. Dat geldt ook voor roodstand, lease, BNPL en crowdfunding. Tegelijk worden de eisen voor verantwoorde kredietverlening zwaarder. Denk aan strengere regels voor transparantie, productinformatie en reclame. Maar vooral: de kredietwaardigheidstoets wordt scherper. Niet alleen het inkomen, maar ook vaste lasten en financiële verplichtingen moeten aantoonbaar worden meegewogen.
Voor veel partijen betekent dat: processen aanpassen, data ontsluiten en klantreis opnieuw inrichten. Zonder goede tools is dat een zware last. Maar met de juiste gegevens en slimme technologie kun je juist versnellen.
Open Banking maakt het werkbaar én nauwkeurig
Bij het bepalen van draagkracht spelen gegevens uit banktransacties een steeds grotere rol. Niet vreemd, want wie inzicht heeft in iemands echte inkomsten en uitgaven, inclusief terugkerende lasten en aflossingen, kan een veel realistischer inschatting maken van kredietrisico. Dankzij Open Banking en PSD2 is het mogelijk om die gegevens snel, veilig en met toestemming van de klant te verzamelen.
Dat heeft voordelen aan twee kanten: de toets wordt nauwkeuriger én minder belastend voor de klant. Geen papieren documenten, geen fouten bij het overnemen van IBAN of inkomensgegevens. De data komt rechtstreeks uit de bankomgeving en is daarmee direct controleerbaar. Bij Invers combineren we die data met real-time verrijking. We herkennen automatisch salarissen, huur, zorgkosten, afbetalingen en andere vaste lasten. Zo ontstaat niet alleen een goedgekeurd profiel voor de kredietbeoordeling, maar ook een concreet, herleidbaar inzicht voor toezichthouders met minimale datalast.
Minder data, meer zekerheid
Verantwoord toetsen betekent niet: meer data vragen. Integendeel. CCD2 benadrukt ook het belang van dataminimalisatie. Met de juiste verrijking heb je genoeg aan een beperkt transactiebestand. Bijvoorbeeld drie maanden. Door deze gegevens direct te interpreteren, voorkom je dat je klant onnodig gevoelige of irrelevante informatie hoeft te delen. Wij ondersteunen dit met kant-en-klare dataprofielen, opgebouwd rond wat écht nodig is voor de kredietbeslissing. Zo wordt data een hulpmiddel, geen barrière.
Tijdig signaleren, beter sturen
Naast de initiële toets vraagt CCD2 straks ook om aandacht voor de monitoring van betalingsproblemen. Een eerste inschatting is immers een momentopname. Door tijdens de looptijd te blijven monitoren op signalen van stress, bijvoorbeeld toenemende roodstand of gemiste betalingen kun je proactief contact opnemen en gepaste hulp bieden.
Ook hier biedt Open Banking uitkomst. Invers ondersteunt continue monitoring op basis van transactiedata, met alerts op maat. Dat versterkt de zorgplicht én klantrelatie.
Betere beslissingen beginnen met de juiste data.
Gestructureerde, verrijkte data maakt het verschil direct inzetbaar, efficiënt verwerkt.
Invers zet financiële data om in directe, betrouwbare inzichten.
Vraag een demo aan en zie het zelf.
Vrij besteedbaar inkomen
Vrij besteedbaar inkomen wordt berekend door het bruto inkomen te verminderen met diverse vaste lasten, zoals inkomensoverdrachten, premies voor inkomens- en ziektekostenverzekeringen, en belastingen op inkomen en vermogen. Wat overblijft, vormt de financiële ruimte die consumenten kunnen gebruiken voor variabele uitgaven, spaargeld of andere verplichtingen. Dit inkomen zegt veel over de financiële flexibiliteit van een huishouden en is daarmee een belangrijke maatstaf bij het verstrekken van krediet.
Uitdagingen
Kredietverstrekkers staan vaak voor de uitdaging om een compleet en nauwkeurig beeld te krijgen van de financiële situatie van hun klanten. Zonder gedetailleerde informatie over inkomsten en uitgaven kan het lastig zijn om een goed onderbouwde beslissing te nemen bij een kredietaanvraag. Hier komt Invers in beeld.
Invers helpt
Met de oplossingen van Invers krijgen kredietverstrekkers toegang tot gedetailleerde en geïntegreerde financiële gegevens van consumenten. Door inkomsten- en uitgavenstromen te combineren, bieden we een nauwkeurig overzicht van het vrij besteedbaar inkomen. Dit gaat verder dan alleen het bepalen van de beschikbare ruimte.
Het biedt ook inzicht in hoe klanten hun middelen gebruiken:
Deze inzichten helpen kredietverstrekkers niet alleen om risico’s beter te begrijpen en te beheersen, maar ook om hun dienstverlening af te stemmen op de specifieke behoeften van klanten.
Kredietverstrekkers
Het gebruik van de data en inzichten van Invers biedt tal van voordelen. Kredietverstrekkers kunnen met meer zekerheid kredietaanvragen beoordelen en producten ontwerpen die beter aansluiten bij de financiële situatie van hun klanten. Daarnaast versterken ze de klantrelatie door transparantie en een op maat gemaakte aanpak te bieden.
Door gebruik te maken van de technologie van Invers kunnen kredietverstrekkers zich positioneren als betrouwbare partners die niet alleen krediet verstrekken, maar ook bijdragen aan de financiële stabiliteit en groei van hun klanten.
Vrij besteedbaar inkomen biedt een schat aan informatie die kredietverstrekkers helpt om slimmere beslissingen te nemen en meer waarde te creëren voor zowel hun organisatie als hun klanten. Ontdek hoe Invers jouw organisatie kan ondersteunen met de tools en inzichten die nodig zijn om financiële data naar waardevolle acties om te zetten.
Betere beslissingen beginnen met de juiste data.
Gestructureerde, verrijkte data maakt het verschil direct inzetbaar, efficiënt verwerkt.
Invers zet financiële data om in directe, betrouwbare inzichten.
Vraag een demo aan en zie het zelf.
Invers staat in de Benelux bekend om haar hoge percentage van banktransactie herkenning; iets dat we in de afgelopen 20 jaar hebben ontwikkeld en verfijnd. Dat hoge percentage van herkenning is belangrijk om nauwkeurige financiële analyses van huishoudens en bedrijven te maken. Een van de belangrijke diensten van Invers.
100% categorisatie van banktransacties is niet nodig en niet slim
In een wereld waar technologie steeds meer taken automatiseert, klinkt het ideaal: elke banktransactie automatisch en foutloos in de juiste categorie. Voor financiële professionals en bedrijven lijkt dit de heilige graal. Maar bij Invers geloven we dat streven naar 100% categorisatie niet alleen onrealistisch is, maar ook ongewenst. In plaats daarvan kiezen we voor een pragmatische aanpak die betrouwbaarheid, transparantie en uitlegbaarheid vooropstelt.
De kracht én beperkingen van AI
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) hebben de manier waarop we financiële data verwerken revolutionair veranderd. We kunnen gemakkelijker patronen herkennen, terugkerende transacties categoriseren en processen versnellen. Toch zijn er grenzen aan wat AI kan.
AI-modellen zijn afhankelijk van de data waarop ze getraind zijn. Ze excelleren in het herkennen van bekende patronen, maar raken in de war bij ongebruikelijke of nieuwe transacties. Bovendien missen ze vaak de context die nodig is om een transactie correct te interpreteren. Een betaling van €50 bij een warenhuis kan een cadeau zijn, een meubelstuk of een zakelijke aankoop. Zonder aanvullende informatie weet AI dat niet.
Daarnaast is er een spanningsveld tussen nauwkeurigheid en volledigheid. Een model dat voorzichtig is en alleen categoriseert wanneer het zeker is, laat veel transacties ongecategoriseerd. Een model dat alles probeert te categoriseren, maakt meer fouten. Het streven naar 100% categorisatie dwingt modellen richting die laatste aanpak, met alle risico's van dien.
De valkuilen van geforceerde categorisatie
Het forceren van categorisatie kan leiden tot misleidende analyses, verkeerde budgettering en compliance-problemen. Als privé-uitgaven per ongeluk als zakelijk worden geboekt, kan dit fiscale gevolgen hebben. Foutieve categorisaties kunnen financiële rapportages vertekenen en het vertrouwen van stakeholders schaden.
Bovendien kunnen verkeerde categorisaties leiden tot gemiste signalen bij fraudedetectie of anti-witwascontroles. Als een verdachte transactie ten onrechte als normaal wordt gecategoriseerd, kan dit risico's met zich meebrengen. Andersom kan een legitieme transactie onterecht als verdacht worden aangemerkt.
Invers' pragmatische aanpak
Bij Invers erkennen we de beperkingen van AI en kiezen we voor een hybride aanpak. We combineren AI met onder andere ADM, Rulebased systemen en menselijke expertise. Hierdoor kunnen we al ruim 95% van de transacties automatisch en vooral betrouwbaar categoriseren. De overige 5% markeren we als 'onbekend' of 'overig', zodat gebruikers weten dat hier nog een menselijke blik nodig is. En we bepalen van deze transacties wat de invloed op het resultaat is. Een aankoop van € 1,- is wat anders dan een storting van € 10.000,-
Deze aanpak biedt meerdere voordelen. Ten eerste garandeert het een hoge kwaliteit van de gecategoriseerde data. Ten tweede zorgt het voor transparantie: gebruikers weten precies welke transacties automatisch zijn gecategoriseerd en welke niet. Ten derde is het systeem uitlegbaar: we kunnen altijd aangeven waarom een transactie in een bepaalde categorie is geplaatst.
Transparantie en uitlegbaarheid
Transparantie is essentieel voor het vertrouwen in automatische categorisatie. Daarom geven we bij Invers inzicht in de betrouwbaarheid van onze categorisaties. We delen bijvoorbeeld confidence scores en geven aan wanneer een transactie met minder zekerheid is gecategoriseerd. Zo kunnen onze partners zelf bepalen of ze een transactie willen controleren.
Uitlegbaarheid betekent dat we kunnen uitleggen waarom een transactie in een bepaalde categorie is geplaatst. Bijvoorbeeld omdat de omschrijving bepaalde trefwoorden bevatte of omdat vergelijkbare transacties eerder in dezelfde categorie vielen. Deze transparantie helpt gebruikers om het systeem te begrijpen en erop te vertrouwen.
Vooralsnog is categorisatie met 100% nauwkeurigheid en 100% betrouwbaarheid op basis van AI nog niet mogelijk. Dat betekent niet dat we AI links laten liggen; juist niet, want het biedt wel degelijk toegevoegde waarde. Maar nu is harde data nog steeds noodzakelijk.
Betere beslissingen beginnen met de juiste data.
Gestructureerde, verrijkte data maakt het verschil direct inzetbaar, efficiënt verwerkt.
Invers zet financiële data om in directe, betrouwbare inzichten.
Vraag een demo aan en zie het zelf.