10 jun 2021

Zijn algoritmes straks de nieuwe slimme hulp van de collega’s van Finance en Risk?

Algoritmes helpen ons steeds vaker om onze processen te verbeteren of ons werk makkelijker te maken. Maar worden er straks dan collega’s bij Finance en Risk vervangen door een algoritme? Of maakt zo’n slimme hulp erbij het werk juist beter, interessanter en leuker? Tijdens het Startup Synergie programma onderzochten collega’s van de Finance en Risk afdelingen de kracht van algoritmes.

In het Startup Synergie programma geven we collega’s de ruimte om innovatieve ideeën en oplossingen uit werken waar in een normale werkweek vaak niet genoeg tijd voor is. Tijdens het programma gaan onze collega’s in een open en gelijkwaardige samenwerking met een innovatieve externe (of interne) partij aan de slag. In een aantal use cases voeren ze samen experimenten uit om te toetsen hoe de oplossing het werk slimmer, beter en sneller maakt.

Startup Synergie Finance en Risk

Dit jaar onderzochten de afdelingen Finance en Risk de kracht van algoritmes in de volgende mooie use cases:

  • Kan een algoritme het frauderisico bij hypotheekaanvragen beoordelen?
  • Kan een algoritme oude archiefdocumenten classificeren en uitlezen?

Op demodag was het zover en presenteerden de teams tijdens een online uitzending trots de resultaten na een korte en intensieve samenwerking.

Fraudedetectie bij hypotheekaanvragen

Use case:

Kunnen algoritmes en/of machine learning ons helpen om het signaleren van mogelijke fraude bij hypotheekaanvragen te verbeteren?

In een sprint van 7 dagen ging een multidisciplinair team van data scientists en fraudespecialisten aan de slag om een algoritme te ontwikkelen en te valideren dat het frauderisico kan beoordelen naast het reguliere proces.

Resultaat:

Een algoritme kan meer en betere signalen van mogelijke fraude oppikken uit de hypotheekaanvragen. Daardoor krijgen de collega’s van Veiligheidszaken een completer beeld van mogelijke fraudes en kunnen ze beter hun werk uitvoeren.

Hypotheekfraude kan dus door een algoritme worden opgespoord, maar de beoordeling laten we nu en in de toekomst altijd aan een persoon omdat we vinden dat een algoritme niet mag beslissen wie wel of geen hypotheek krijgt of wie er op een sanctielijst terechtkomt. Wel zorgt het algoritme ervoor dat onze collega’s betere input krijgen en zo met dezelfde tijdsbesteding meer fraudes kunnen vaststellen.

Classificeren en uitlezen van documenten

Use case:

Kunnen algoritmes net zo goed of beter dan een mens oude en zelfs handgeschreven documenten uitlezen en de data automatisch extraheren? Ofwel, is tekstmining voor ons interessant?

Hypotheekdossiers bestaan vaak uit tientallen pagina’s met verschillende soorten documenten. Denk aan een paspoort, loonstroken en een werkgeversverklaring. Samen met de startup Paperbox onderzocht het team of het Paperbox-algoritme deze oude documenten, vaak van slechte scankwaliteit, kan uitlezen en de gegevens eruit kan halen.

Resultaat:

Na het trainen van het zelflerende Paperbox-algoritme hebben we complete hypotheekdossiers gescand. Het algoritme kon in 98% van de gevallen de loonstrook en werkgeversverklaring uit het dossier te halen. Het scannen en uitlezen van ons oude archief gaat dus veel sneller met dit algoritme. Dat betekent minder kosten, zeker bij data herstelacties van oude dossiers.

In een vervolgexperiment gaan we beoordelen of het Paperbox-algoritme ook specifieke data, zoals het inkomen of de werkgever, uit de hypotheekdossiers kan ophalen. Dan kan de data uit het archief nog effectiever gebruikt worden.

Onze conclusie

Beide use cases maken duidelijk dat de inzet van algoritmes veel kan opleveren als slimme hulp voor de collega’s van Finance en Risk. Het fraudedetectie algoritme zorgt ervoor dat de medewerker meer dossiers kan beoordelen waarin mogelijk sprake is van fraude. En
tekstmining zorgt ervoor dat we sneller en gemakkelijker gegevens uit oude dossiers kunnen raadplegen.

De algoritmes zorgen ervoor dat de kwaliteit van de inputdata en aangeleverde dossiers verhoogd wordt, waardoor de Finance en Risk collega zich kan focussen op waar hij of zij echt goed in is, en zo meer en beter werk kan leveren!

Het vervolg

Deze editie van Startup Synergie is wederom het bewijs dat we sneller, wendbaarder en efficiënter worden als we de handen ineen slaan met externe en interne partijen. Voor beide use cases gaan we nu in een vervolgtraject bekijken hoe we deze technologieën in de praktijk kunnen gebruiken.

Wil je meer weten over deze use cases en algoritmes? Of over Startup Synergie? Neem dan contact op met Bas de Jong (afdeling Innovatie) of Geert de Roeck (Bedrijfsbureau Risk en Finance).