Psychologie op financiële markten

Menselijk gedrag leidt niet altijd tot de beste financiële beslissingen. Hoe kunnen we gedragswetenschap inzetten voor goed functionerende financiële markten? En hoe kan de internal auditfunctie hierbij helpen? Met psychologische inzichten krijgt gedragstoezichthouder Autoriteit Financiële Markten (AFM) meer zicht op de risico’s én de mogelijke oplossingen.

De missie van de AFM is om eerlijke en transparante financiële markten te bevorderen. Als onafhankelijke gedragstoezichthouder dragen wij bij aan duurzaam financieel welzijn in Nederland. We maken in toenemende mate gebruik van kennis uit de gedragswetenschappen. Psychologie steeds meer onderdeel van toezicht kopte het nieuwsbericht in 2016 waarin de AFM een verkenning over consumentengedrag presenteerde.¹

Doel

Het doel van het team Consumentengedrag, waar ik werk, is met een realistisch mensbeeld interventies ontwikkelen, uitvoeren en meten om te zien wat werkt. Dit doen we zodat consumenten financiële beslissingen (kunnen) nemen die in hun belang zijn, zowel op korte als lange termijn. Vaak doen we dit samen met marktpartijen, omdat we gedrag op de financiële markt willen meten en beïnvloeden. Het gaat verder dan voorkeuren uit surveys. We werken samen met bijvoorbeeld banken en verzekeraars omdat hun klanten de daadwerkelijke financiële keuzen maken en gedrag vertonen.

De AFM heeft ook een team Gedrag & Cultuur. Inzicht in gedrag en cultuur helpt de AFM om toezichtrisico’s in een vroeg stadium te signaleren, want cultuur heeft grote invloed op hoe medewerkers zich gedragen. Regels alleen kunnen nooit al het gedrag vangen. Dit team kijkt met een meer organisatiepsychologische bril naar de financiële sector.

Drijfveren

Beide AFM-teams proberen achter de drijfveren te komen van spelers op de financiële markt. Het team Gedrag & Cultuur kijkt vooral naar de (on)geschreven regels van banken, verzekeraars en andere financiële ondernemingen. Wat bepaalt hoe men met elkaar en met klanten omgaat? Hun focus is bijvoorbeeld op processen als omgaan met gemaakte fouten, of hoe besluiten tot stand komen.

Zoektocht naar oorzaken

Het team Consumentengedrag kijkt vooral naar hoe financiële beslissingen van consumenten tot stand komen. Daarbij spelen natuurlijk kennis, wensen en behoeften van de klant een rol, maar ook hoe bedrijven daar weer op inspelen. Die zoektocht naar de oorzaken van gedrag van consumenten en bedrijven en mogelijke risico’s is vergelijkbaar met wat auditors doen. Het AFM-team Consumentengedrag richt zich op het krijgen van antwoorden op vragen als: hoe kunnen we het proces van financiële keuzen door een consument beter begrijpen? En wat kunnen we als toezichthouder doen om mogelijke risico’s te beheersen voor een goed werkende markt?

Deze risico’s (en ook de mogelijke oplossingen) liggen vaak in het feit dat menselijke beslissingsstrategieën zijn geëvolueerd en geoptimaliseerd voor een andere context (jagen op de savanne) dan de huidige wereld (een steeds verder digitaliserende maatschappij waar je zelf meer en meer verantwoordelijk bent, voor bijvoorbeeld je pensioen over tientallen jaren). Dus op basis van een realistisch mensbeeld kansrijke interventies ontwikkelen, en testen of die werken.

De klassieke economie gaat vaak uit van een volkomen rationele consument, die alles leest, alles weet en perfect alles kan inschatten en altijd optimale beslissingen neemt

Realistisch mensbeeld

De klassieke economie gaat vaak uit van een volkomen rationele consument, die alles leest, alles weet en perfect alles kan inschatten en altijd optimale beslissingen neemt. De black box van menselijk gedrag zo benaderen is handig voor mathematische modellen, maar niet erg waarheidsgetrouw. Daarom hanteren we bij de AFM een realistischer mensbeeld. Mensen zijn beperkt rationeel en onze voorkeuren zijn niet altijd stabiel. Onze beslissingen wijken soms systematisch af van wat economisch gezien de optimale beslissing zou zijn. Tijd en motivatie zijn beperkt, we lezen bijvoorbeeld niet alle voorwaarden van financiële producten en dat kan soms tot problemen leiden.

Keuzearchitectuur

De meer realistische benadering van menselijk gedrag is bezig aan een opmars in de economie, vaak aangeduid als ‘behavioral economics’. Het concept ‘nudging’ speelt een belangrijke rol in die opmars; lichte sturing in een bepaalde richting. De vraag is dan waar de keuzearchitect, degene die de keuzeomgeving ingericht heeft, heen stuurt. Want hoe je een keuze vormgeeft, kan enorme impact hebben op de uitkomst en de beslissing die genomen worden.

Standaardopties

Een schoolvoorbeeld hiervan is het gebruik van standaardopties (‘defaults’) bij orgaandonaties. Minder dan een op de zeven Duitsers is in potentie donor, in Oostenrijk vrijwel iedereen. Het verschil? In Duitsland ben je geen donor als je niets doet, in tegenstelling tot Oostenrijk waar je standaard donor bent tenzij. Ook in Nederland gaan we toe naar een wie-zwijgt-stemt-toesysteem. Online al aangevinkte hokjes zijn een ander voorbeeld van defaults in een keuzeomgeving.

Maar ook bij het kiezen van de ingrediënten op je pizza speelt de inrichting van het beslisproces een rol. Hier is wetenschappelijk onderzoek naar gedaan en het blijkt dat je meer ingrediënten op je pizza neemt als je met een ‘volle’ pizza begint en ingrediënten moet verwijderen, dan wanneer je een pizza opbouwt vanaf een lege bodem.

Handtekening eerst

Nog een voorbeeld: mensen geven eerlijker antwoord als ze eerst met een handtekening moeten verklaren een formulier naar waarheid in te vullen in vergelijking met een formulier waar pas aan het eind de handtekening gezet moet worden. Dit was een mooi experiment bij een Amerikaanse autoverzekeraar. Automobilisten moeten doorgeven hoeveel kilometer ze in een jaar rijden. En hierbij geldt: hoe meer kilometers, hoe hoger de premie. Het bleek dat de formulieren met de handtekening bovenaan gemiddeld 10% meer kilometers lieten optekenen dan formulieren met de handtekening onderaan. Omdat dit een gecontroleerd veldexperiment was, zijn de verschillen toe te schrijven aan de plaats van de ‘dotted line’ voor de handtekening. Een makkelijke en goedkope interventie om eerlijkere antwoorden te bevorderen.

Mensen geven eerlijker antwoord als ze eerst met een handtekening moeten verklaren een formulier naar waarheid in te vullen

Voorinvullen bij telecomkrediet

Voor telefoonkrediet tussen de € 250 en € 1000 moet de aanbieder een kredietcheck doen en inkomen en woonlasten uitvragen. Sommige aanbieders deden dat met vooringevulde bedragen; om het de potentiële klant makkelijker te maken toonden ze vast een maandinkomen. Met een online, gecontroleerd veldexperiment onderzocht de AFM samen met een aanbieder het effect van ‘pre-fillen’. Een willekeurig deel van de websitebezoekers kreeg een vooringevuld inkomen te zien, de andere helft kreeg een leeg vak te zien.

Voorinvullen stuurt sterk

De pre-fillgroep bleek bijna zes keer zo vaak het vooringevulde bedrag te verdienen in vergelijking met de controlegroep. Voorinvullen stuurt dus sterk wat mensen rapporteren en kan daarmee leiden tot overkreditering. Want de vooringevulde inkomens waren gemiddeld genomen ook hoger dan wat mensen spontaan invulden. Voor de AFM een onwenselijke situatie: ‘De AFM concludeert op basis van het onderzoek dat het vooraf invullen van gegevens over inkomen en lasten niet passend is in het kader van het voorkomen van overkreditering en heeft de telecomaanbieders opdracht gegeven hiermee te stoppen. Telecomaanbieders hebben hier gehoor aan gegeven.’²

Grip op de black box

Online is de inrichting van de beslisomgeving nog belangrijker. De keuzearchitectuur is bepalender (mensen hebben minder discretionaire ruimte, ‘computers says no’), het bereik is groter (een verkoper bereikte vroeger misschien honderden mensen, een Facebookmarketeer heeft een miljoenenpubliek) en keuzen kunnen real-time worden gemeten. Hierop kun je direct inspelen met algoritmes, artificial intelligence (AI) en machine learning. Tegelijkertijd zijn het ook black boxes. Hoe houd je zicht op wat er in die black box gebeurt en hoe weet je of de uitkomsten nog wel acceptabel zijn? Machines die getraind worden op bepaalde uitkomsten kunnen dat ook ‘gamen’ en tot ongewenste oplossingen komen.

Kortom, hoe houden we grip op wat er uit een algoritme rolt, hoe stellen we vast dat de algoritmes werken zoals bedoeld? Hier lijkt zeker een taak weggelegd voor auditors en niet alleen voor technical internal auditors. Een belangrijke eerste stap lijkt om de ethische afwegingen in ieder geval transparant te maken. Hoe borgen we het morele kompas, zeker als dat mogelijk schuurt met potentiële winsten en het verdienmodel?

Keuze nooit neutraal

Voor een perfect rationele beslisser maakt het niet uit hoe een keuze is opgesteld. Zo’n ‘robot’ weet precies wat hij wil en maakt een keuze die daarbij past of onderneemt actie. Of hij nu met een volle of lege pizza begint, hij komt altijd uit bij zijn favoriete Quattro Stagioni. Maar mensen zijn menselijk, en zijn soms lui of hebben andere prioriteiten. En daardoor heeft de vormgeving van de keuzeomgeving invloed op de beslissing. En de vormgeving van de keuzeomgeving is ook nooit neutraal, deze zal iemand altijd de een of de andere kant op sturen. Want wat is bijvoorbeeld de defaultoptie, de uitkomst als je geen keuze maakt?

Voor een perfect rationele beslisser maakt het niet uit hoe een keuze is opgesteld. Of hij nu met een volle of lege pizza begint, hij komt altijd uit bij zijn favoriete Quattro Stagioni

Door gedragseconomische inzichten krijgen we een realistischer beeld van hoe mensen zich daadwerkelijk gedragen op de financiële markten, zowel van consumenten als van medewerkers van ondernemingen. Met deze inzichten krijgen we beter zicht op risico’s en potentiële problemen. Ook van onderdelen die mogelijk triviaal lijken (hoe formuleer je de keuze?) maar die wel veel impact hebben. Behavioral economics biedt dus mogelijk een ander perspectief op onderliggende drijfveren en ‘root causes’. En het biedt aanknopingspunten voor oplossingen die ook in de praktijk werken.

Belangen van klanten

De inrichting van een beslisomgeving geldt voor bijna alle ondernemingen. Hierbij lijkt ook een rol weggelegd voor de internal auditor om te bezien of de belangen van klanten wel in voldoende mate centraal staan bij de manier waarop de keuzen zijn vormgegeven. Een moreel toetsingskader kan hierbij helpen en dat is waar een internal auditor bij kan helpen. Zoals ik eerder blogde: ‘conversie-optimalisatie kan niet alleen eenzijdig gericht zijn op meer verkoop. Een goed moreel kompas is daarbij onontbeerlijk’.³

Noten

1. Psychologie steeds meer onderdeel van toezicht, 15 oktober 2016.
2. Vooraf ingevulde bedragen beïnvloeden kredietwaardigheidstoets bij telefoonkrediet, 1 maart 2018.
3. Het morele aspect bij testen van (digitale) marketing, 28 november 2017.