Revolutie in kredietverlening van onroerend goed door kunstmatige intelligentie

Statistische modellen als norm voor kredietverlening en toezicht? Dit is nog steeds een toekomstdroom, maar de koers is definitief uitgezet in de zomer van 2020. Met de herziene richtlijnen inzake kredietverlening en toezicht van de Europese Bankautoriteit (EBA) moeten de normen op deze gebieden in de hele EU worden geharmoniseerd.

Voor het eerst zijn er eisen opgenomen voor onder meer technologieën, gegevens en modellen, en daarmee is een opening ingeluid met betrekking tot het gebruik van statistische modellen voor de waardering van onroerend goed. Dit houdt een enorm potentieel in voor de vastgoed- en financiële sector en de uitdaging om deze zeer traditioneel ingestelde sector te begeleiden bij de digitalisering.

Automatisering en proces(kosten)optimalisatie zijn de modewoorden van de dag, die het traditie bewuste bankwezen al lang hebben bereikt, maar nog niet overal zijn doorgedrongen. Met name de toekenning van en het toezicht op leningen in banken en kredietinstellingen is tot dusver grotendeels uitgevoerd met behulp van conventionele waarderingprocedures door een taxateur of deskundige. Dit is nodig wanneer het gaat om complexe eigendommen of eigendommen die niet voor woondoeleinden worden gebruikt, maar niet wanneer het gaat om woningen die kunnen worden gestandaardiseerd. (tekst gaat verder onder de afbeelding)

Dergelijke eigendommen kunnen immers ook van achter een bureau worden gewaardeerd en van A tot Z geanalyseerd om snel en efficiënt krediet beslissingen te nemen.

Is dat mogelijk zonder dat iemand het pand ter plaatse heeft gezien? Ja, de technologische mogelijkheden die ons vandaag ter beschikking staan, d.w.z. een gestaag groeiende hoeveelheid digitaal beschikbare gegevens, krachtige prognose algoritmen en een onbeperkte rekenkracht en opslagcapaciteit door middel van cloud computing, maken het mogelijk om met behulp van digitale waardering procedures, zoals die van PriceHubble, een onroerend goed zo uitgebreid te presenteren en te evalueren dat een betrouwbare waardering mogelijk is, zelfs zonder dat er een taxateur ter plaatse is. Naast een schatting van het onroerend goed ontvangt de laanvrager met één druk op de knop een uitgebreid waarderingsdossier, waarin het onroerend goed en de ligging ervan uitgebreid worden geanalyseerd.

Operationalisering van de waardering van zekerheden in het kredietproces door middel van AVM's
Door de waardering van zekerheden in het kredietproces op deze wijze te operationaliseren, wordt niet alleen meer transparantie gecreëerd, maar wordt ook rekening gehouden met de eisen die aan kredietinstellingen worden gesteld met betrekking tot het bijhouden van actuele informatie over het door hen gefinancierde onroerend goed. Dit vergt pragmatische oplossingen, zoals het gebruik van zogeheten geautomatiseerde waarderingsmodellen (AVM's). De prestaties van dergelijke modellen hebben de laatste jaren een enorme sprong gemaakt en zij zijn in staat om op basis van beschikbare gegevens voor elke woning op elke locatie in Nederland de statistisch meest waarschijnlijke markt- en huurprijs te bepalen en daarbij niet alleen de traditionele woningen mee te nemen, maar ook de bewezen prijsgevoelige niet-traditionele aspecten zoals geluidsoverlast, socio-demografie, bereikbaarheid, bouwprojecten in de omgeving of infrastructuur. Hiermee worden ook complexe niet-lineaire verbanden vastgelegd die bij traditionele waardebepaling niet in aanmerking kunnen worden genomen.

Uitvoeren van effectieve pre due diligence met AVM's
Dergelijke AVM's zijn vandaag de dag nog steeds volstrekt ondervertegenwoordigd in het risicobeheer van banken, ook al bieden zij vele voordelen. Bij conservatieve methoden van prijsbepaling wordt onvoldoende rekening gehouden met bijvoorbeeld economische veranderingen ter plaatse ten gevolge van migratie of de stijging van bouwkosten, zodat de productiekosten van de oorspronkelijke waardebepaling op het ogenblik van de kredietverstrekking niet meer overeenstemmen met de werkelijke productiekosten en dus met de marktprijs. Aangezien een AVM dergelijke veranderingen in real time kan weergeven, is het nog aanzienlijk conservatiever in zijn waardering. Indien dergelijke veranderingen in de markt niet worden meegenomen in de waardering op het moment dat de lening wordt verstrekt en evenmin in de doorlopende kredietbewaking van bestaande leningen, loopt de bank het risico vermijdbare wanbetalingsrisico's op de balans te nemen of te houden. Omgekeerd, als de waardering te conservatief is en sterk naar beneden afwijkt van de werkelijke marktprijs, kan de bank zaken mislopen omdat zij de waarde van het onroerend goed niet erkent en overhaast een waardevolle krediet transactie afwijst.

Het gebruik van AVM's kan kredietinstellingen ondersteunen in de vorm van een "pre-due diligence" reeds in de eerste fase van de krediet levenscyclus en biedt de mogelijkheid om voor bestaande leningen op elk moment met een druk op de knop de huidige marktwaarde op te vragen, alsook een voorspelde ontwikkeling van de waarde voor de komende 24 maanden. Vooral in een volatiele marktomgeving, zoals we die nu doormaken als gevolg van complexe wereldwijde economische gebeurtenissen, is het van essentieel belang om met innovatieve digitale instrumenten om te gaan, zodat het eigen bedrijf concurrerend blijft en rekening kan houden met de nieuwe uitdagingen op de markt.

Lees meer over PriceHubble's oplossingen voor de financiële sector op de website. 

Contact: PriceHubble Netherlands | Gerard van Tilburg, Senior Director