In een periode waarin het aantal Nederlanders met een betalingsachterstand nog altijd oploopt, zoeken schuldeisers en professionele incassomedewerkers naar manieren om de incasso effectiever en efficiënter in te richten. Een belangrijke weg daarin is dat er nadrukkelijker wordt gezocht naar het onderscheid tussen niet-willers en niet-kunners onder de debiteuren. De insteek daarbij is hard te incasseren bij de niet-willers en oplossingen te zoeken voor de niet-kunners. Ook als dat een (gedeeltelijke) kwijtschelding betekent. De zoektocht naar niet-willers en niet-kunners heeft onder meer tot gevolg dat incassomedewerkers meer ruimte krijgen om te bepalen welke aanpak ze bij wie inzetten. Dit is een belangrijke en goede ontwikkeling. Er kleven echter ook risico’s aan. In dit artikel gaan wij in op het haast onvermijdelijke risico van inschattingsfouten en wat daar aan te doen valt.

Een lange staat van dienst betekent niet dat je de beste inschattingen maakt
De differentiatie naar niet-willers en niet-kunners brengt met zich mee dat incassomedewerkers nog sterker dan voorheen allerlei beslissingen moeten nemen in een individueel dossier. Krijgt iemand een betalingsregeling? Wordt er beslag gelegd? Geven we een (gedeeltelijke) kwijtschelding? De ontwikkeling van aanbod- naar vraaggericht werken, vraagt van professionals dat ze veel meer beslissingen nemen dan voorheen . Ze volgen niet langer standaardprocessen, maar nemen beslissingen per situatie en leveren daardoor maatwerk.
Maar waar baseer je als professional je beslissingen op? En maakt het daarbij uit hoeveel ervaring je al hebt in een bepaald vakgebied? De literatuur over besliskunde leert dat het ertoe doet op welke basis we beslissingen nemen. In een Amerikaanse kliniek voor psychiatrische patiënten werd bijvoorbeeld aan de medische staf gevraagd bij wie men dacht dat de behandeling goed zou aanslaan. De medische staf bestond uit medewerkers met verschillende functies en staten van dienst: specialisten, zaalartsen, co-assistenten et cetera. Het onderzoek wees uit dat de inschattingen van de co-assistenten het meest adequaat waren. De belangrijkste verklaring daarvoor is dat zij bij het maken van hun inschatting nog het meest gestructureerd en systematisch de stappen volgden om tot een goede diagnose te komen. Bij de zaalartsen en hoogleraren waren er in de loop der jaren beelden ontstaan over groepen patiënten die zij ten onrechte en onbewust projecteerden op de individuele dossiers die zij voor zich kregen. Dit en ander onderzoek laat zien dat een lange staat van dienst niet automatisch betekent dat je de beste inschattingen maakt. Soms zelfs integendeel. Onderzoeken in onder meer de jeugdzorg, de reclassering, de rechtspraak, de beleggingswereld en de HRM (werving en selectie) laten daarnaast zien dat professionele oordelen over dezelfde casus tussen professionals met ongeveer dezelfde ervaring sterk kunnen verschillen. Er is alle reden om aan te nemen dat dit ook voor incasso geldt.
De vraag is hoe het komt dat professionals in hetzelfde dossier tot uiteenlopende oordelen komen. Waarom biedt ervaring geen garantie tegen het maken van inschattingsfouten? Een belangrijke verklaring daarvoor is gelegen in de beperkingen van het menselijk brein om grote hoeveelheden informatie te verwerken. Om te kunnen omgaan met de complexiteit van de werkelijkheid hanteert ons brein cognitieve vereenvoudigingsstrategieën, ofwel heuristieken. Heuristieken zijn vuistregels voor het snel en efficiënt filteren van grote hoeveelheden informatie. Gebaseerd op eerdere ervaringen behoren ze tot de professionele intuïtie. Ze stellen ons in staat snel en gemakkelijk beslissingen te kunnen nemen zonder álle informatie te hoeven verwerken. Ze zijn handig in situaties waarin we onder tijdsdruk, onzekerheid en complexiteit beslissingen moeten nemen en spelen een rol bij de inschattingen die we maken en de oplossingsstrategieën die we kiezen (en daarmee bij de plannen van aanpak die we opstellen).
Voor elke professional geldt dat hij allerlei informatie en signalen krijgt over klanten. Incassomedewerkers ervaren bij klanten verschillen in de manier waarop ze praten, de mate waarin ze zelf met oplossingen komen voor de achterstanden, de mate waarin ze willen vertellen of er nog meer financiële problemen zijn, et cetera. Door middel van heuristieken ordenen ze deze informatie en vormen ze hun oordeel. Dat levert vaak veel op, maar is eveneens (te) vaak een recept voor inschattingsfouten. Het probleem van heuristieken is dat zij de werkelijkheid vereenvoudigen en daarmee kunnen leiden tot vertekening, tot onnauwkeurigheid en tot veronachtzaming van belangrijke informatie.
Wie op basis van ervaring de heuristiek heeft ontwikkeld dat vrouwen die zeggen dat ze een betalingsregeling eerst met hun echtgenoot moeten bespreken zelden terugbellen, zal bij de volgende vrouw die dit zegt harder dan gemiddeld gaan duwen om direct een betalingsafspraak te maken. Bij vrouwen die oprecht even willen overleggen omdat ze niet kunnen overzien of het door de incassomedewerker gesuggereerde bedrag haalbaar is, betekent het duwen dat ze (te) vaak een ondoordachte betalingsregeling afspreken. Als het vervolgens niet lukt om die betalingsregeling na te komen, is het beeld van de incassomedewerkers vaak (en begrijpelijk): ze spannen zich niet maximaal in.
Maar hoe werken heuristieken dan? Welke vormen nemen ze aan? En waarom zijn we ons er niet van bewust?

We ontwikkelen onbewust allerlei verkeerde beelden over klanten
De wetenschappelijke literatuur bevat allerlei voorbeelden van onderzochte heuristieken . We nemen beslissingen die niet rationeel zijn, maar de manier waarop we afwijken van het rationele ideaal is voorspelbaar. Veel beschreven heuristieken zijn: de representativiteitsheuristiek, de beschikbaarheidsheuristiek, de affectheuristiek en de ankerheuristiek.

De representativiteitsheuristiek refereert aan de neiging om een oordeel over een persoon of situatie te baseren op stereotypische overeenkomsten met soortgelijke personen of situaties in plaats van informatie die specifiek voor het betreffende individu geldt. Er bestaan volop beelden dat ZZP-ers veel last hebben van vraaguitval. Ze hebben te weinig werk omdat er minder opdrachtgevers zijn. Dat zal dan wel voor alle ZZP-ers gelden. Ze willen wel, maar kunnen niet. Als een debiteur dus zegt dat hij ZZP-er is, denken veel incassomedewerkers ‘say no more’. Ze gaan er direct vanuit dat er wisselende inkomsten zijn en dat een betalingsregeling met een vast bedrag per maand dus erg ingewikkeld of onmogelijk is. Hetzelfde geldt mogelijk voor bepaalde bevolkingsgroepen. Wie tot die groep behoort, heeft vast ook alle stereotypische kenmerken van die groep.

Bij de beschikbaarheidsheuristiek wordt de kans op iets wat net gebeurd is hoger geschat dan daarvoor. Simpelweg doordat het voor in het geheugen ligt en dus in ons hoofd beschikbaar is. Dat is de reden waarom mensen vlak na een vliegramp gemiddeld meer angst hebben om in een vliegtuig te stappen dan op andere momenten in de tijd, terwijl de kans op een crash natuurlijk feitelijk niet groter is. Een huisarts die net iemand met keelontsteking heeft gezien, stelt die diagnose ook sneller bij de volgende cliënt. Bij incasso is dat vast niet anders. Ook dat is mensenwerk. Er zijn niet veel debiteuren die maandelijks geld van familie uit het buitenland krijgen. Als een incassomedewerker toch een klant treft waar dit speelt, kan dit als effect hebben dat de medewerker bij de klanten die hij daarna aan de telefoon heeft, telkens ook nog even checkt of ze geen inkomsten uit het buitenland hebben. De keer dat het aan de orde was, verraste het de medewerker. De beschikbaarheidsheuristiek maakt dat geld uit het buitenland een optie wordt. De medewerker negeert het rationele besef dat dit een grote uitzondering is en steekt er als gevolg daarvan aanmerkelijk meer tijd in dan vanuit de feitelijke kans gerechtvaardigd is.

Bij de affectheuristiek  worden onze oordelen beïnvloed door de positieve of negatieve gevoelens die we voor iets of iemand koesteren. Onze emotionele reactie beïnvloedt ons oordeel of besluit, onze inschatting van risico’s en onze inschatting van voor- en nadelen. Ook onze stemming werkt in die zin door in onze besluitvorming. Affecten geven bepaalde opties een intuïtieve aantrekkingskracht (of juist niet). Een alleenstaande moeder die als incassomedewerker werkt en moeite heeft om haar hoofd boven water te houden, zal bij een klant die eveneens alleenstaande moeder is allerlei herkenning voelen die doorwerkt in de oplossing die wordt gekozen. Wij spreken incassomedewerkers die het lastig vinden goed om te gaan met bejaarde debiteuren (‘die zielige oudjes’). Het is maar de vraag of die doorwerking objectief terecht is. Incassomedewerkers vinden het als gevolg van deze heuristiek ook moeilijker om mensen voor bepaalde opties te motiveren die zij voor zichzelf ook niet plezierig zouden vinden. Dat kan een gemiste kans zijn omdat die oplossing voor de betreffende klant en schuldeiser (uiteindelijk) wellicht wel tot het beste resultaat zou leiden.

De ankerheuristiek maakt dat we moeilijk loskomen van initiële referentiepunten die vaak arbitrair zijn. Als we een groep mensen verzoeken om bij de laatste drie cijfers van hun telefoonnummer 200 op te tellen en vervolgens vragen wanneer Attila de Hun Europa veroverde, bestaat er vreemd genoeg een verband tussen hun antwoorden en hun telefoonnummers. Dat is ook de reden waarom sommige goede doelen de vrijheid nemen vrij hoge te doneren bedragen te suggereren. De ankerheuristiek maakt dat we vaak lastig loskomen van eerste indrukken. Het zijn ankers in onze oordeelsvorming. Het eerstgenoemde bedrag bij het voorstel voor een betalingsregeling fungeert bijvoorbeeld als een belangrijk anker voor incassomedewerkers. De eerste indruk over een cliënt, diens situatie of een mogelijke oplossing eveneens. Nieuwe informatie leidt vaak maar langzaam tot een ander oordeel. Het oordeel over de cliënt die zich eerst niet welwillend opstelt, maar na wat nadenken toch besluit goed mee te werken, wordt daardoor maar langzaam bijgesteld. Het gevolg kan zijn dat de cliënt zich niet erkend voelt in zijn goede voornemen en alsnog tegendraads wordt.

Dat we niet zo gemakkelijk van onze op heuristieken gebaseerde oordelen afstappen, komt onder meer doordat we onbewust zoeken naar informatie die onze vooringenomen beelden (op grond van heuristieken) bevestigen. Eveneens onbewust zijn we geneigd om informatie die strijdig is met wat we verwachten te negeren . In de literatuur wordt dit proces ook wel omschreven als ons bevestigingsvooroordeel of confirmation bias. Dus als we een klant aan de telefoon hebben die signalen afgeeft die strijdig zijn met wat we verwachten, zijn we geneigd die te negeren. Het gevolg is dat de grotere beslisruimte die we incassomedewerkers in dit tijdperk geven niet alleen onze uitvoering effectiever en efficiënter maakt. Onbedoeld werkt de grotere beslisruimte ook willekeur in de hand.

Is de werking van heuristieken te beperken zonder de beslisruimte te verkleinen?
Wie onderschrijft dat het van belang is dat incassomedewerkers (grote) ruimte hebben om maatwerk te leveren en dus individuele beslissingen moeten nemen, maar ook onderkent dat heuristieken op een negatieve wijze kunnen uitwerken, zoekt naar een oplossing. De besliskunde draagt als oplossing aan dat we invulling geven aan gestructureerde besluitvorming. Kenmerkend daarvoor is dat incassomedewerkers enerzijds maximale ruimte hebben om beslissingen te nemen en dus maatwerk te leveren. Anderzijds worden ze via instructies of ondersteunende instrumenten ‘gedwongen’ om hun beslissingen op een gestructureerde wijze te nemen. Heuristieken hebben dan minder of geen vrij spel en de incassomedewerker ontkomt er niet aan om relevante zaken te betrekken bij de beslissing.
Nu is er in de wereld van het credit management zeker het één en ander aan instrumenten voorhanden om het betaalgedrag van debiteuren te voorspellen. In veruit de meeste gevallen gebeurt dit op basis van feitelijke (historische) gegevens en patroonherkenning. Onze stelling is dat deze instrumenten een stuk steviger worden als daar relevante houdingsaspecten aan worden toegevoegd. Of sterker nog, als houdingsaspecten de basis van toekomstige instrumenten gaan voeren. Dit vanuit het groeiende besef dat schuldenproblematiek in hoge mate een gedragsvraagstuk is . Onderzoek toont aan dat professionals menselijk gedrag (en daarvan afgeleid de beste aanpak) het beste inschatten als de afweging en besluitvorming gestructureerd plaatsvindt . Gestructureerde besluitvorming kan allerlei vormen aannemen. Het kan in de vorm van een werkwijze waarin een onderbouwde en gestandaardiseerde set van zaken gecheckt wordt, het kan in de vorm van een checklist maar ook in de vorm van een instrument. Het voordeel van een instrument boven de twee andere vormen is dat daar rekenregels aan ten grondslag kunnen liggen die verschillende zaken op verschillende wijze wegen.
In het domein van justitie wordt al langere tijd invulling gegeven aan gestructureerde besluitvorming . Daarmee temmen ze daar de werking van heuristieken. Tbs-klinieken werken met gestructureerde risicotaxatie om te bepalen wie op verlof mag, het Openbaar Ministerie gebruikt het instrument ‘BOS Polaris’ ter ondersteuning bij het formuleren van de strafeis, de reclassering hanteert een lijst met aandachtsvelden in de Risc om het risico op recidive in te schatten.

Het temmen van heuristieken kan in drie stappen
Om op een effectieve en efficiënte wijze onderscheid te maken tussen niet-willers en niet-kunners onder de wanbetalers, is het dus cruciaal dat we de uitbreiding van de beslisbevoegdheden van incassomedewerkers verder invullen. In dit artikel hebben we toegelicht dat elk mens beelden (heuristieken) ontwikkelt die eraan bijdragen dat we bevooroordeelde beslissingen nemen. Om te voorkomen dat we niet-willers te veel ruimte geven of niet-kunners te hard aanpakken, is het van groot belang dat we de negatieve invloed van heuristieken zo veel mogelijk beperken. In de incasso zijn er grofweg drie stappen waarmee we daar invulling aan kunnen geven.

Stap 1: bewustwording bij professionals van de werking van heuristieken
De eerste stap in het temmen van heuristieken is om incassomedewerkers bewust te maken van het gegeven dat elk mens heuristieken ontwikkelt en dat deze een negatieve uitwerking hebben op onze beslissingen. Dat besef alleen is al een ‘tegenkracht’. Wie beseft dat we heuristieken aanmaken, zal zichzelf op een indringender wijze afvragen: klopt wat ik denk te zien wel? Naast bewustwording op individueel niveau helpt het als er in teams gebruik wordt gemaakt van het met elkaar meekijken in dossiers. De vraag van een collega waarom je ervan uitgaat dat deze werkloze van 48 niet op korte termijn werk zal vinden, kan je er alert op maken dat je onbewust en onbedoeld bepaalde beelden hebt ontwikkeld over werklozen die het weliswaar niet gemakkelijk hebben maar wel degelijk perspectief op werk hebben. Een derde manier om invulling te geven aan bewustwording van de werking van heuristieken is door in de kwaliteitszorg actief te zoeken naar patronen. Bieden we jongeren eigenlijk altijd een betalingsregeling met een vergelijkbare opbouw? Komt dat doordat die het beste past? Of hebben we bepaalde collectieve heuristieken over wat de beste aanpak is? Een vierde manier van bewustwording is feedback organiseren van klanten en daar goed naar luisteren. Geven klanten aan ons terug dat de beelden die we over hen hanteren ook kloppen?

Stap 2: gestructureerde besluitvorming op basis van beslisbomen en andere afwegingskaders
Wie verder wil gaan dan stap één, ontwikkelt een gestructureerde manieren van werken. Wat is er uit de wetenschappelijke literatuur bekend over de invloedrijke variabelen op betalingsgedrag? En wat noemen incassomedewerkers zelf als invloedrijke variabelen? Door een voor iedereen gelijk afwegingskader uit te werken, wordt voorkomen dat individuele medewerkers op basis van negatieve en onbewust ontstane heuristieken bepaalde informatie niet meenemen in hun beslissingen. Ook bij deze stap helpt het om terug te kijken in bestaande dossiers. Welke zaken betrekken de verschillende medewerkers in hun afwegingen en welke zaken zouden eigenlijk standaard door alle medewerkers moeten worden meegenomen?

Stap 3: ontwikkeling van instrumenten om informatie gewogen te verwerken
De laatste stap om tot optimaal gestructureerde besluitvorming te komen, is de ontwikkeling van een instrument. Bij het maken van een gestructureerde beslissing is het niet alleen van belang dat er een vaste set informatie bij wordt betrokken. Het is ook van belang dat er een vergelijkbare waarde wordt gehecht aan vergelijkbare informatie. Wie in stap twee een afwegingskader uitwerkt waarin zowel de vraag wordt gesteld of mensen hun post openen als de vraag of iemand (precies) weet wat hij aan vaste lasten betaalt, neemt twee absoluut relevante zaken mee in de overweging. Maar in onderlinge samenhang weegt het gegeven of iemand zijn post opent zwaarder dan het gegeven of iemand (precies) weet wat hij aan vaste lasten betaalt. Door dergelijke informatie te verwerken in een instrument, is het mogelijk om bij de beoordeling van de financiële zelfredzaamheid van een burger het gegeven dat hij of zij de post opent zwaarder mee te laten wegen dan het gegeven dat iemand niet (precies) weet wat hij aan vaste lasten betaalt.
Een medewerker kan allerlei informatie opvragen. Maar het is niet reëel om te verwachten dat de verzamelde informatie bij elke klant op dezelfde wijze gewogen wordt. Bij de ene klant wordt (ten onrechte) het gegeven dat iemand zijn post lang niet altijd opent zwaarder meegewogen in het oordeel dat iemand nonchalant is dan bij de ander. Door de waarde die wordt toegekend aan antwoorden op vragen te versleutelen in rekenregels, kan een instrument voorzien in een gelijk beeld van alle klanten.
Om de financiële zelfredzaamheid van burgers in te schatten wordt in de schuldhulpverlening inmiddels gewerkt met Mesis©. Dit instrument geeft onder meer inzicht in de mate waarin schuldenaren het normaal vinden om schulden te hebben, bereid zijn om concessies te doen in het besteedbare budget of hun schulden vooral het probleem van de schuldeiser vinden. Mesis© biedt gemeenten een handvat om sneller en beter onderbouwd te bepalen wie wel en wie niet wordt toegelaten tot de schuldhulpverlening. Wij zijn bezig met de verkenning hoe Mesis© doorontwikkeld kan worden voor het incassoveld.

Auteurs: dr. Nadja Jungmann is lector schulden en incasso aan de Hogeschool Utrecht en adviseur bij het Gildenetwerk. Zij is één van de ontwikkelaars van het screeningsinstrument schulddienstverlening Mesis. Drs. Peter Wesdorp is mede-initiatiefnemer en adviseur van het Gildenetwerk. Hij houdt zich binnen verschillende domeinen bezig met professionaliseringsvraagstukken in relatie tot effectiviteit op basis van bewezen effectieve inzichten.
Bron: De Credit Manager, 2014, nummer 1.

Shares