Nieuws

Twijfel als menselijke emotie is volgens Geerling het lastigst te automatiseren. “Een menselijke adviseur merkt dat meteen bij een klant. In een volledig geautomatiseerd proces is dat veel moeilijker. Maar de factor twijfel moet wel meegenomen worden in een adviesmodule. Sommige partijen vinden dat heel moeilijk, maar er zijn ook software-ontwikkelaars die het juist een uitdaging vinden.” Volgens Geerling zijn er wel mogelijkheden toe. “Als een klant zijn jaarinkomen vijf keer wijzigt, dan duidt dat op twijfel. Misschien twijfelt hij of zijn bonus of dertiende maand meetelt. Daar kun je op inspelen.”

Ook het toezicht op robo-advies is anders dan de controle op de menselijke adviser. Waar de AFM normaalgesproken steekproefsgewijs bestaande dossiers controleert op de juistheid van het advies, geeft robo-advies meer toezichtmogelijkheden. “We kunnen niet in het hoofd van de adviseur kijken. Bij robo-advies kan dat feitelijk wel. Laat het algoritme maar zien”, zegt Geerling.

Voor partijen die bezig zijn met ontwikkeling van geautomatiseerd advies heeft Geerling één belangrijke tip: “testen, testen, testen.” Daarbij is het volgens hem van belang om ook doorlopend te blijven toetsen. Als er nieuwe producten en mogelijkheden later worden toegevoegd, kan dat nieuwe fouten aan het licht brengen. Ontwikkelaars die menen tegen de grenzen aan te lopen van wat wettelijk mogelijk is, nodigt Geerling uit om met de AFM in gesprek te gaan.