AI voor Kredietbeoordeling
AI-systemen voor kredietbeoordeling zijn hoog-risico onder de AI Act. Dit geldt voor leningaanvragen, hypotheken, creditcards en buy-now-pay-later diensten.
Classificatie
| Aspect | Waarde |
|---|---|
| Risico-categorie | Hoog-risico |
| Grondslag | Annex III categorie 5(b) |
| Sector | Financiële dienstverlening |
| Deadline | 2 augustus 2026 |
Beschrijving
AI-systemen die de kredietwaardigheid van personen beoordelen:
- Lening- en hypotheekaanvragen
- Creditcard acceptatie
- Buy-now-pay-later (BNPL)
- Kredietlimieten bepaling
- Rente-differentiatie op basis van risicoprofiel
Waarom hoog-risico?
De AI Act stelt in Annex III:
"AI-systemen die bedoeld zijn om te worden gebruikt voor de evaluatie van de kredietwaardigheid van natuurlijke personen"
Kredietbeslissingen hebben directe impact op:
- Toegang tot woningen (hypotheek)
- Financiële mogelijkheden
- Levensstandaard
Verplichtingen
Voor de aanbieder (provider)
- Risicobeheer: Identificeer discriminatierisico's
- Data governance: Representatieve trainingsdata
- Bias-analyse: Test op ongeoorloofde discriminatie
- Documentatie: Uitlegbare beslisfactoren
- Conformiteitsbeoordeling: Interne beoordeling (Annex VI)
- EU Database registratie
Voor de financiële instelling (deployer)
- Menselijk toezicht: Review bij afwijzingen
- Uitlegbaarheid: Verklaar afwijzingen aan consumenten
- Bezwaarprocedure: Mogelijkheid tot menselijke herbeoordeling
- Monitoring: Detecteer drift en bias
Bias en discriminatie
Verboden factoren:
- Etniciteit
- Religie
- Geslacht (behalve bij verzekeringen waar wettelijk toegestaan)
- Postcode als proxy voor etniciteit
Toegestane factoren:
- Inkomen
- Arbeidshistorie
- Bestaande schulden
- Betalingsgedrag
Let op: Zelfs neutrale factoren kunnen discriminerend uitwerken (proxy discriminatie).
Praktijkvoorbeeld
Een bank gebruikt AI voor hypotheekacceptatie. Het model scoort aanvragers op basis van inkomen, arbeidscontract, bestaande schulden en betaalhistorie. Bij grensgevallen beslist een acceptant. Afgewezen aanvragers krijgen een uitleg met de belangrijkste factoren.
Goede praktijk:
- Transparante factoren
- Menselijke review bij afwijzing
- Duidelijke uitleg aan aanvrager
- Bezwaarmogelijkheid
Uitleg template voor afwijzing
Geachte [NAAM],
Uw aanvraag voor [PRODUCT] is helaas afgewezen.
## Belangrijkste factoren
De volgende factoren hebben bijgedragen aan dit besluit:
- [FACTOR 1]: [TOELICHTING]
- [FACTOR 2]: [TOELICHTING]
- [FACTOR 3]: [TOELICHTING]
## Uw opties
1. **Bezwaar maken**: Vraag een herbeoordeling door een medewerker
2. **Informatie aanvullen**: Lever aanvullende documenten aan
3. **Later opnieuw aanvragen**: Na verbetering van [FACTOR]
Contact: [CONTACTGEGEVENS]
Checklist implementatie
- AI-systeem geclassificeerd als hoog-risico
- Bias-analyse uitgevoerd
- Discriminatie-toets gedaan
- Uitlegbaarheidsmechanisme geïmplementeerd
- Menselijk toezicht bij afwijzingen
- Bezwaarprocedure ingericht
- Consumenteninformatie beschikbaar
- EU Database registratie voltooid
- Medewerkers getraind
- Monitoring op drift actief
Bronnen
Veelgestelde vragen
Gerelateerde onderwerpen
Gerelateerde artikelen
AI Act voor de Financiële Sector
Banken, verzekeraars en fintechs gebruiken AI voor kredietbeoordeling en risico-inschatting. Deze toepassingen vallen vaak onder hoog-risico en vereisen strenge compliance.
AI voor Medische Diagnose
AI-systemen voor medische diagnose (röntgenanalyse, tumordetectie) zijn hoog-risico onder de AI Act. Ze vallen ook onder de Medical Device Regulation (MDR).
AI voor Uitkeringsbeslissingen
AI-systemen voor uitkeringsbeslissingen zijn hoog-risico. De overheid heeft extra verplichtingen: FRIA's, Algoritmeregister en streng verbod op social scoring.
Hoog-risico AI: Verplichtingen en Compliance
Hoog-risico AI-systemen moeten voldoen aan strenge eisen: risicobeheer, data governance, transparantie en menselijk toezicht. Hier vind je alles wat je moet weten.