Op 5 juni 2025 lanceert Altares Dun & Bradstreet een gloednieuwe Belgische scorecard, aangedreven door AI. Veelbelovend? Absoluut. Maar terecht vraag je je misschien af: kun je AI wel vertrouwen bij iets zo cruciaals als een kredietbeslissing? In deze blog nemen we je mee achter de schermen van ons scoringsmodel. We laten zien hoe we AI niet alleen krachtig en nauwkeurig maken, maar ook eerlijk, transparant, ethisch รฉn uitlegbaar โ zodat je niet alleen weet wat de score is, maar ook waarom.
AI en kredietrisicoโs: Vertrouwen door uitlegbaarheid
AI heeft zich de afgelopen jaren ontwikkeld tot een echte gamechanger voor het bedrijfsleven. Toch wordt het spannend zodra AI wordt ingezet voor het beoordelen van kredietrisicoโs. Want hoe kun je vertrouwen op een beslissing van een โblack boxโ waarvan je de werking niet begrijpt? Zonder inzicht in waarom een AI-model tot een bepaalde conclusie komt, blijft het risico bestaan op onjuiste of onverklaarbare beslissingen.
Veel AI-systemen maken gebruik van neurale netwerken, algoritmes die geรฏnspireerd zijn op het menselijk brein. Ze bestaan uit lagen van digitale ‘neuronen’ die samenwerken om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Krachtig, dat zeker, maar ook complex. Het is vaak moeilijk te achterhalen hoe deze netwerken precies tot een beslissing komen.
Wij begrijpen dat het werken met zulke geavanceerde modellen een aanzienlijke stap is. Blind vertrouwen op AI is daarbij geen optie. Daarom combineren we de kracht van neurale netwerken in onze nieuwe scorecard met een absolute focus op uitlegbaarheid. We zorgen ervoor dat elke beslissing niet alleen krachtig is, maar ook volledig te begrijpen en te verantwoorden.
Lees ook: xAI voor credit scoring van morgen
Van โblack boxโ naar open boek
Onze nieuwe Belgische Scorecard maakt gebruik van zeven neurale netwerksegmenten, goed voor maar liefst drie miljoen keer meer modelparameters dan voorheen. Hiermee zetten we een nieuwe standaard in de sector en bieden we inzichten die eerder ondenkbaar waren.
Maar het draait niet alleen om schaal โ het gaat om intelligentie. Ons model past zich moeiteloos aan financiรซle verschuivingen aan en levert realtime, datagestuurde nauwkeurigheid. Zelfs binnen de grenzen van de GDPR en in tijden van economische onzekerheid blijft het model robuust en overtreft het verwachtingen.
Lees ook: Binnenkort nieuwe faillissementenscore voor bedrijven in Belgiรซ
Bij zulke complexe modellen is het van cruciaal belang dat de werking ervan volledig inzichtelijk blijft. Daarom hebben we niet alleen geรฏnvesteerd in prestaties, maar ook in uitlegbaarheid. We onderzochten verschillende bestaande methoden, zoals Shapley-values โ een bekend onderdeel van het explainable AI (xAI)-domein โ maar merkten al snel dat deze technieken niet toereikend waren voor onze toepassing. De potentieel grote impact van een negatieve krediet score vroeg om meer dan standaardtools.
Daarom hebben we eigen methodes ontwikkeld om de werking van het netwerk transparanter en beter uitlegbaar te maken. Niet alleen de uitkomst van het model is belangrijk, maar vooral het โwaaromโ daarachter. Door de โblack boxโ open te breken, krijgen we grip op de logica achter AI-beslissingen. Transparantie en uitlegbaarheid vormen daarmee niet alleen de sleutel tot controle over AI, maar ook de basis voor verantwoord gebruik, vertrouwen bij klanten en toezichthouders, รฉn aansluiting bij de nieuwe Europese regelgeving.
De toekomst is veelbelovend, de toekomst is AI
De Europese Raad gaf vorig jaar groen licht voor de EU AI Act โ een mijlpaal in het streven naar veilige, betrouwbare en transparante AI binnen Europa. Als een van de weinige experts stonden wij positief tegenover deze wetgeving. Vanuit onze expertise in data en AI hebben we actief bijgedragen aan het debat, omdat we geloven dat AI een sleutelrol speelt in het aanpakken van grote maatschappelijke uitdagingen zoals vergrijzing en veranderingen op de arbeidsmarkt.
Wij geloven in verantwoorde, uitlegbare AI. Ons nieuwe scoringsysteem laat zien dat dat kan: transparant, uitlegbaar en gebaseerd op betrouwbare data. Daarmee helpen we organisaties niet alleen risicoโs te voorspellen, maar ook verantwoorde beslissingen te nemen. Zo bouwen we samen aan een toekomst waarin AI niet alleen krachtig is, maar ook inzichtelijk en beheersbaar.
