Arbeidsgruppe teknologisk utvikling Januar 2016 Vi m forholde

Arbeidsgruppe teknologisk utvikling Januar 2016

Vi må forholde oss til fremtiden nå! § § § Digitalisering, automatisering og robotisering er blitt en del av samfunnsdebatten fordi vi blir utfordret av ny teknologi og nye måter å gjøre ting på, f. eks. av den såkalte delingsøkonomien Eksisterende forretningsmodeller, reguleringer og forretningspraksis blir satt under press Det pågår en harmonisering av regelverk innen EU Arbeidslivet blir utfordret av nye rollemodeller samt automatisering Finansnæringen er berørt gjennom en stor grad av digitalisering. Flere bedrifter i bransjen tatt i bruk roboter. Nye teknologiselskaper lanserer nye tjenester (Fin. Tech) I sin ytterste konsekvens kan velferdsstaten bli utfordret

Innhold 1. 2. 3. 4. 5. Innledning og bakgrunn Teknologisk utvikling påvirker rammebetingelser Regulatorisk utvikling Kjøpsprosessen – et alternativt perspektiv for god forretningspraksis Hva bør Fin. Aut gjøre? Vedlegg: I: God rådgivningsskikk II: God rådgivningsskikk i et digitaliseringsperspektiv

1. Innledning og bakgrunn § § § Arbeidsgruppe teknologisk utvikling ble nedsatt våren 2015 og hadde sitt første møte den 16. 06. 2015 Gruppen har hatt ytterligere 3 arbeidsmøter og medvirket på Utviklingsseminaret 01. 09. 2015 Arbeidet i høst har hatt fokus på å kartlegge krav og behov til et oppdatert regelverk for God rådgivningsskikk samt implikasjoner for autorisasjonsordningene.

Hvorfor I Fin. Auts strategi for 2015 -2018 er den teknologiske utviklingen beskrevet som en viktig driver for virksomheten. Den teknologiske utviklingen endrer kundekommunikasjonen, øker antallet distribusjonskanaler og gir den enkelte medarbeider en ny jobbsituasjon. Både myndigheter og øvrige interessenter stiller krav til kvalitet i salg og rådgivning uavhengig av distribusjonskanal. Fin. Aut må derfor utvide perspektivet for å: § § sikre at kompetansestandardene forblir relevante i en digitalisert hverdag bidra til at kundene møtes med rett kompetanse i alle kanaler bidra til at God rådgivningsskikk gjøres gjeldende i alle kanaler sikre at Fin. Aut internt i egen virksomhet drar nytte av den teknologiske utviklingen

Mandat fra Fin. Auts styre § Arbeidsgruppen skal beskrive teknologiske utviklingstrekk som har relevans for Fin. Auts virksomhet med hensyn til: a) b) § distribusjon av finansielle tjenester, kundeadferd og kundebetjeningskonsepter kompetanse for kunderettet arbeid Arbeidsgruppen skal levere a) b) c) Innspill til Fin. Auts strategiarbeid Innlegg/statusgjennomgang i Fin. Auts årlige utviklingsseminar (august/september) Overordnede faglige oppdateringer til bruk i kommunikasjon med tilsluttede bedrifter

Medlemmer Christian Arent de Besche, If Jan Eric Elleri, Storebrand Bente Hornsrud Espenes, Finansforbundet Kari Høgheim, Skandiabanken Tor Knudsen, DNB Ragnvald Sannes, Handelshøyskolen BI Elisabeth Skorpen, Sparebanken Vest Siv Seglem, Fin. Aut Martin Dræge, Fin. Aut (koordinator)

2. Teknologisk utvikling påvirker rammebetingelser § § Teknologisk utvikling påvirker hvordan bransjen utfører sine tjenester, kundenes forventninger, og skaper muligheter for disruptive tjenestetilbud og forretningsmodeller. Lov- og regelverk samt næringens forretningspraksis (”rules of the game”) er på etterskudd.

Hvordan påvirkes eksisterende aktører? Drivkrefter Endret kundeadferd Reguleringer Teknologisk utvikling Kognitiv computing "Big Data" og "analytics" Digitalisering Påvirkning Tjenestekatalog Intelligente og selvlærende systemer Roboter overtar arbeidsoppgaver Digitale kanaler med multikanalstøtte Automatisert datafangst og digitale prosesser Konsekvens Kampen om kundegrensesnittet Forbrukervern Nye aktører (Fin. Tech) Forretningspraksis Forretningsmodell Bransjeglidning

Teknologisk utvikling – oppsummert (1) § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer.

Tempo i teknologisk utvikling – ”vi er på andre halvdel av sjakkbrettet” § Ny teknologi som endrer hverdagen kommer stadig hyppigere – fra mobiltelefon med GSM til smarttelefoner og nettbrett § I 2004 ble det sagt at en datamaskin aldri kunne kjøre en bil i trafikken – i 2010 hadde Google kjørt 140. 000 miles på veiene i California. Tesla har lansert autopilot (2015) og mange bilprodusenter har egne prosjekter. Freightliner har fått godkjent en selvkjørende lastebil i Nevada (2015). § IBM lanserer Watson og kognitiv computing – Jeopardy som Po. C – nå ser vi de praktiske anvendelsene innen olje og gass, medisin (bl. a. kreftforskning) samt finanssektoren. IPSoft lanserer Amelia § Nye løsninger innen kundeservice: I 2011 lanserer Lionbridge oversettelse av samtaler i ”sanntid”. Skype translator demonstreres våren 2014. I 2014 kom den digitale assistenten Amelia som erstatter behovet for oversettelse

Et eksempel: Smarttelefonen er mulig pga. av utvikling på følgende områder: § Mikroprosessorer (kapasitet, ytelse, størrelse, strømforbruk) § Batteriteknologi (kapasitet, størrelse) § Skjermteknologi (berøringsskjermer, strømforbruk) § Lagringsteknologi (kapasitet, størrelse, ytelse) § Programvareteknologi (funksjonalitet, utviklingsverktøy, distribusjon) § § Har muliggjort en innovasjon i form av nye funksjoner og tjenester gjennom bl. a. app’er Forutsatte en tilsvarende utvikling i mobil kommunikasjonsteknologi (fra GSM til 4 G og ”snart” 5 G)

Teknologisk utvikling – oppsummert (2) § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. § Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring også påvirke kunnskapsintensive oppgaver.

Hva med fremtidens jobber i finansnæringen? Sannsynlighet for automatisering innen 20 år * ISCO-08 kode Tittel Sannsynlighet* 3311 Finansmeglere 0, 046 1346 Ledere av forsikring og finansvirksomhet 0, 114 2412 Finans- og investeringsrådgivere 0, 405 2413 Finansanalytikere 0, 460 3312 Kundebehandlere lån og kreditt 0, 510 3321 Forsikringsagenter 0, 662 4211 Kundebehandlere, bank og postkontor 0, 965 4312 Forsikrings- og finansmedarbeidere 0, 968 4110 Kontormedarbeidere 0, 970 En sannsynlighet på 0, 97 tilsvarer med 97% sikkerhet. En ny svensk bok viser at sannsynlighetene treffer ganske bra.

Automatisering og maskinlæring støtter arbeids - og kunnskapsintensive oppgaver Kilde: Accenture, Turning Cognitive Computing into Business Value. Today

Teknologisk utvikling – oppsummert (3) § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. § Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring påvirke kunnskapsintensive oppgaver. § Når ”alt” blir instrumentert (Io. T) genereres enorme datamengder med detaljer. Sammen med Analytics (Big data) kan ”alt kobles med alt” gi alternative muligheter for analyse i ”sanntid”.

”Alt” blir instrumentert, og ”alt kobles med alt” § § Alle data samles og analyseres i ”sanntid” Evne til å utveksle data i ”sanntid” blir en nødvendighet; utstrakt bruk av API-er internt og eksternt for integrasjon og datatilgang § § § EUs nye betalingsdirektiv (PSD 2) stiller krav ekstern integrasjon Eksterne aktører kan både være leverandører og brukere av data. Andre bygger tjenester på toppen av dine (f. eks. Moven-konseptet) Eks. Styrtregn i smart by: Detaljert værmelding fra yr, kunnskap om hvor folk befinner seg fra mobilmaster, og oversikt over hvor transportmidler (taxi m. m. ) kan brukes til å dirigere transportkapasitet dit regnet er på vei.

Teknologisk utvikling – oppsummert (4) § § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring påvirke kunnskapsintensive oppgaver. Når ”alt” blir instrumentert (Io. T) genereres enorme datamengder med detaljer. Sammen med Analytics (Big data) kan ”alt kobles med alt” gi alternative muligheter for analyse i ”sanntid”. I kombinasjon med nye disruptive forretningsmodeller og førerløse biler har teknologien kraft til å endre samfunnsstrukturer. Om antall biler i storbyer kan reduseres med 80 -90% ”forsvinner” behovet for bilfinansiering

Vil førerløse biler løse trafikk- og forurensingsproblemene i storbyene? § § Tenk deg et konsept der Googles selvkjørende biler møter forretningsmodellen til Uber. Begge er beriket mht. utvalg av kjøretøy og transportkonsepter. Beregninger fra henholdsvis BCG og Mc. Kinsey viser at et slikt konsept har potensiale til å redusere antall biler i storbyer med 80 -90% selv om den totale trafikken forventes å øke. I tillegg til endring i trafikksituasjonen vil det ha effekt på ønsket/behovet for å eie en bil, og markedet for bilfinansiering kan bli desimert. Antall uhell vil bli desimert, med store konsekvenser for bilforsikringsmarkedet.

Teknologisk utvikling – oppsummert (5) § § § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring påvirke kunnskapsintensive oppgaver. Når ”alt” blir instrumentert (Io. T) genereres enorme datamengder med detaljer. Sammen med Analytics (Big data) kan ”alt kobles med alt” gi alternative muligheter for analyse i ”sanntid”. I kombinasjon med nye disruptive forretningsmodeller og førerløse biler har teknologien kraft til å endre samfunnsstrukturer. Om antall biler i storbyer kan reduseres med 80 -90% ”forsvinner” behovet for bilfinansiering Delingsøkonomien spesielt og nettverksøkonomien mer generelt vil kunne påvirke eierskap og dermed finansieringsbehov.

Delingsøkonomien § Delingsøkonomien er betegnelsen på en økonomi der vi har en effektiv formidling av ressurser. § De mest kjente eksemplene er Airbnb og Uber; men i prinsippet er ikke disse veldig forskjellig fra andre markedsplasser som f. eks. Finn. no § Andre konsepter: § § § Nabobil. no – en norsk løsning for å ”dele” bilen din med andre. Har forsikringsavtale med If Leieting. no og Plendit– utleie av ting Audi Unite – ”Join a circle – Share an Audi” er et Stockholsbasert konsept for å kjøpe en Audi sammen med andre

Teknologisk utvikling – oppsummert (6) § § § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring påvirke kunnskapsintensive oppgaver. Når ”alt” blir instrumentert (Io. T) genereres enorme datamengder med detaljer. Sammen med Analytics (Big data) kan ”alt kobles med alt” gi alternative muligheter for analyse i ”sanntid”. I kombinasjon med nye disruptive forretningsmodeller og førerløse biler har teknologien kraft til å endre samfunnsstrukturer. Om antall biler i storbyer kan reduseres med 80 -90% ”forsvinner” behovet for bilfinansiering Delingsøkonomien spesielt og nettverksøkonomien mer generelt vil kunne påvirke eierskap og dermed finansieringsbehov. Blockchainteknologi for transaksjonsjournaler

Blockchain – en forenklet beskrivelse § § § Blockchain er en distribuert, åpen og kryptert transaksjonsjournal (ledger) uten en sentral database. Teknologien brukes bla. med Bitcoin, men må ikke forveksles med denne. Journalen består av en kjede med blokker, og hver blokk består av et antall transaksjoner. Alle har innsyn i journalen, men ingen kan endre den. Medlemmer av et nettverk kan utføre transaksjoner seg imellom uten noen sentral myndighet eller mellomledd (tiltrodd tredjepart). Integriteten til journalen, og nye transaksjoner som tilføres, ivaretas gjennom konsensus, dvs. at flere versjoner av journalen er like. Blockchainteknologi har potensiale til å erstatte alle systemer det foregår transaksjoner

Teknologisk utvikling – oppsummert (7) § § § § Teknologisk utvikling går stadig fortere og har passert et ”knekkpunkt” der eksponentiell vekst tar fart. Vi kan ikke lenger ”planlegge” teknologi, men forholder oss til det som kommer. Automatisering har hittil påvirket arbeidsintensive oppgaver, men i fremtiden vil det sammen med maskinlæring påvirke kunnskapsintensive oppgaver. Når ”alt” blir instrumentert (Io. T) genereres enorme datamengder med detaljer. Sammen med Analytics (Big data) kan ”alt kobles med alt” gi alternative muligheter for analyse i ”sanntid”. I kombinasjon med nye disruptive forretningsmodeller og førerløse biler har teknologien kraft til å endre samfunnsstrukturer. Om antall biler i storbyer kan reduseres med 80 -90% ”forsvinner” behovet for bilfinansiering Delingsøkonomien spesielt og nettverksøkonomien mer generelt vil kunne påvirke eierskap og dermed finansieringsbehov. Blockchainteknologi for transaksjonsjournaler Bank og finans er en næring som i liten grad har møtt ”digital disrupsjon” – hittil. ”Spillet” har såvidt begynt. . .

”Spillet” er i endring ”Spilleregler” Kjennetegn Logikk Same rules, same game Høy forutsigbarhet, lav usikkerhet. Kan predikere ”målbildet” Tradisjonelle modeller fungerer, kausal logikk New rules, same game (dvs. at noen ”jukser”) Tvetydighet og uklarhet reduserer forutsigbarhet og øker usikkerhet. Vanskelig å predikere ”målbildet”, det er i bevegelse Tradisjonelle modeller fungerer dårlig, eksperimentering, prøving og feiling kan hjelpe New rules, new game Lav forutsigbarhet, høy usikkerhet. ”Målbildet” er ukjent, formes underveis Kausal logikk fungerer ikke, ”effectual logic”, eksperimentering

”Spillet” er i endring ”Spilleregler” Kjennetegn Same rules, same game Høy forutsigbarhet, lav usikkerhet. Kan predikere ”målbildet” New rules, same game (dvs. at noen ”jukser”) n e i New rules, new r gameet e ill p S Logikk r e t et r e Tradisjonelle modeller g n fungerer, he kausal logikk t e erk v l Tvetydighet og uklarhet e eg og reduserer forutsigbarhet r s n øker usikkerhet. Vanskelig å e m ”målbildet”, det er i predikere g n i r bevegelse d Lav forutsigbarhet, høy usikkerhet. ”Målbildet” er ukjent, formes underveis Tradisjonelle modeller fungerer dårlig, eksperimentering, prøving og feiling kan hjelpe Kausal logikk fungerer ikke, ”effectuation”, eksperimentering

Hvem ”eier” kundegrensesnittet? Forbruker Hvem vet hva om betaler og betalingsmottager? Hvem vet hva om transaksjonen og dens innhold? Hva er neste steg etter enkle betalinger?

Hvem kjenner kunden best? § Finansbransjen kjennskap til en kunde og dens økonomiske situasjon er basert følgende datakilder: § § Oversikt over eget kundeforhold Tredjepartskilder som f. eks. Kredittopplysninger Offentlige registre; folkeregistret og ligningsattest Nye disruptive aktører har andre kilder som gir bedre innsikt i: § § Kundens preferanser og adferd (valg) i en lang rekke situasjoner (Doubleclick osv. ) Transaksjoner i denne kontekst (f. eks. E-handel og betalingstransaksjoner) Kommunikasjonsmønstre (f. eks. Google, Facebook og Twitter) som utrykker eller formidler relevant informasjon. Aggregatorer (f. eks. Moven)

Mulige konsekvenser for bransje og Fin. Aut Kort sikt ”same rules, same game” Distribusjonskanaler • • • Kundeadferd • • • Lang sikt ”new rules, same game” og ”New rules, new game” Selvbetjening og mobile løsninger Kanalintegrasjon og samspill menneskemaskin på begge sider Drevet Analytics og sosiale medier • Enkelt, selvbetjent, digitalt, positiv brukeropplevelse Stadig høyere forventninger til effektivitet og kvalitet ”Gamification” • • Endret forhold til personlig økonomi – mer ”her og nå” enn langsiktighet? ”Delingsøkonomien” fører til ressursdeling, man eier mindre (som skal finansieres) • • • Virtuelle (ikke-fysiske) kanaler overtar Integrert i hverdagen Globalisering Aggregatorer og agenter Konsepter • Dagens modell videreutvikles, små endringer gir kvalitative forskjeller over tid • • Finansrådgivning ”as a service” Blockchain; ”open ledger” Fin. Aut • Den ansatte som autoriseres, nedgang i behov pga økende selvbetjening. Krav til prosess i dagens digitale tjenester • Autorisasjon av digitalisert prosess (systemer, algoritmer og datakilder) •

3. Regulatorisk utvikling

Regelverksutvikling i Norge/EU Utvikling fremover (mot 2017 -2018) Felles for regelverksutvikling i EU (Mi. FID II, IDD, Boliglånsdirektiv): § § § Økte krav til forbrukerbeskyttelse Økt harmonisering og samordning på tvers av lover Krav til informasjon (standardisering), konkretisering av krav til rådgivning Krav til relevant kompetanse og oppdatering av denne for ansatte Kompetansen skal kunne dokumenteres EU har satt fokus på robotrådgivning § Tilpasninger mht. tilrettelegging for ny teknologi § Krav til håndtering av personopplysninger § EU ”Safe Harbour”

ESA Discussion Paper On automation in financial advice Formål Vurdere hvilke, om noen, regulatoriske og/eller tilsynstiltak som er nødvendige for å dra nytte av de potensielle fordelene ved denne innovasjonen, og dempe risikoene. Bakgrunn ESA ser at et økende antall finansinstitusjoner tilbyr automatiserte verktøy når de gir råd eller anbefalinger til forbrukere, ofte kalt robo-rådgivere ( «roboadvisors» ). Disse kan endre måten forbrukere og finansielle institusjoner samhandler ved kjøp/salg av finasansielle produkter. Det forventes stor vekst innen robotbasert rådgiving. Innen verdipapir forventes i 2020 en global omsetning basert på «robo-advisers» på 450 mrd. dollar (vekst fra 20 mrd. pr. desember 2015). Innhold Forklarer hva automatisering av finansiell rådgivning er (“where a financial institution provides advice or recommendations to consumers without, or with very little, human intervention and relies instead on computer-based algorithms and/or decision trees”) Belyser mulige fordeler og riskoer knyttet til dette, og ønsker svar på en rekke spørsmål. Kjennetegn ved digitalisert rådgivning • Verktøyene benyttes av forbrukeren selv, uten (eller med svært begrenset) intervensjon fra ansatte • En algoritme bruker informasjon gitt av forbrukeren • Hensikten med verktøyet er, eller er oppfattet å være, finansielle råd.

REGELVERK OG DIGITAL PROSESS: Finanstilsynet: Livsforsikring med investeringsvalg Veiledning vedr livsforsikringsselskapenes plikt til rådgivning og informasjon ved salg av livsforsikringsprodukter med investeringsvalg: - Uten personlig rådgivning vil neppe selskapene oppfylle sin informasjonsplikt og plikt til å gi råd, samt advare mot uegnede produkter. Kravene til opplysninger og råd øker når selskapet tilbyr komplekse produkter som investeringsvalg, Tilsynet utelukker ikke at det kan lages nettløsninger som tilfredsstiller kravene til informasjon og rådgivning, men reglene er de samme. Må tas hensyn til kundens erfaring/kompetanse, avdekke behov, rådgivning om egnede produkter, advaring mot produkter som ikke egner seg, forklaring av risiko på en måte som kunden forstår) For komplekse produkter vil nettløsninger forutsette stor grad av aktpågivenhet når det gjelder oppfyllelse av informasjons- og rådgivningskravene og spesielt risiko. For forsikringsselskaper omfatter rådgivning med dokumentasjonskrav alle produkter et forsikringsselskap selger. Reglene om rådgivning knyttet til verdipapirforetaks/ bankers salg av alternative spareprodukter skal gjelde både forsikrings- og sparebehov. Kundens behov forsikring og sparing må avdekkes for å kunne rådgi (inntekt, formue, øvrige forsikringer/investeringer, antall år til pensjonsalder etc. ) (ref Finanstilsynets brev til adv. firma Wiersholm, 28. 4. 14)

Andre aktører ønsker tilslutning til Fin. Aut § Nye(re) nettbaserte aktører ønsker autorisasjon § Utenlandske aktører som vil på det norske markedet ønsker autorisasjon § Aggregatorer (agenter) som ønsker å bli medlem av ordningen henvises til å søke autorisasjon gjennom de produktselskapene de representerer § Flere rådgivningsselskaper har sluttet seg til AFR

4. Kjøpsprosessen - et alternativt perspektiv for god forretningspraksis • • • God rådgivningsskikk er basert på et fysisk kundemøte og at prosessen styres fra selskapet Perspektivet er på bedriften og rådgiverrollen - ikke kunden I dag er kundene mer aktive og velger kanal og betjeningsmåte selv Fasene i God rådgivningsskikk tydeliggjør ikke røde flagg i de valg kunden gjør Konsekvenser • • Forbrukervernet og kvalitet i kjøpsprosessen i alle kanaler ikke satt tydelig nok i sentrum i God rådgivningsskikk Regelverket henger etter virkeligheten, ”same rules, new game”

Hvordan er en kundestyrt kjøpsprosess? § En kjøpsprosess er en beskrivelse av prosessen rundt et kjøp i et kundeperspektiv § Beskrivelsen dekker fasene fra kunden oppdager et behov til adferd etter et kjøp § Beskrivelsen omfatter mer enn et kundemøte Behovserkjennelse Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd

1. Behovserkjennelse Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd § Første steg i prosessen der forbruker oppdager og erkjenner et behov. Dette kan utløses av indre (f. eks. sult) eller ytre (f. eks. markedsføring) stimuli. § Digitale løsninger og ulike former for ”sporing” gir enorme mengder med data om kunders adferd som kan brukes til alt fra responshandlinger til rettet kommunikasjon.

2. Informasjonssøk Behovserkjennelse § § Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd Andre steg i prosessen handler om de aktiviteter forbruker gjør får innhente informasjon. Omfang og grundighet i prosessen er et resultat av personlige preferanser, kompleksitet og om beslutningen er komplisert Digitalisering har gjort at forbruker i prinsippet har all informasjon ved fingerspissene. En konsekvens er økende transparens lokalt og globalt. Symmetrisk informasjon mellom kjøper og selger styrker kjøpers forhandlingsposisjon

3. Evaluering av alternativer Behovserkjennelse Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd § Tredje steg i prosessen har fokus på å systematisere og sammenligne informasjon om de ulike alternativene. § Tidsbruk vil variere med grad av involvering i produktet/tjenestene samt kompleksitet og om valget er komplisert. § Digitaliseringens positive effekt på informasjonssøk kan bidra til å øke forbrukers tillit til egen vurdering i denne fasen § Digitale verktøy er tilgjengelig for evaluering

4. Kjøpsbeslutning Behovserkjennelse Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd § Fjerde steg i prosessen er gjennomføringen av kjøpet. En kjøpsbeslutning kan avbrytes av eksterne faktorer med ny informasjon som er i disfavør av valgt produkt/tjeneste § Digitalisering gjør at man kan verifisere at valgt produkt/tjeneste er autentisk og at selger er trygg å handle med.

5. Etterkjøpsadferd Behovserkjennelse Informasjonssøk Evaluering av alternativer Kjøpsbeslutning Etterkjøpsadferd § Femte og siste steg i prosessen er hva kunden gjør etter kjøpet. Det vanlig med en evaluering av om man er tilfreds eller misfornøyd. Dette påvirker både ”vareprat” og sannsynlighet for gjenkjøp. Mange søker bekreftelse på at valget var riktig. § Digitalisering er ”word-of-mouth on steroids” § I bank/finans/forsikring er oppfølging en del av etterkjøpsfasen

5. Hva bør Fin. Aut gjøre?

Strategisk valg: Hvilken rolle skal Fin. Aut ha i fremtiden finansnæring? § § § Fin. Aut må velge mellom å forholde seg til dagens aktører og dagens forretningsmodeller, eller å være med på å stille krav til nye aktører med nye modeller. Fin. Auts valg vil være uavhengig av, men ikke løsrevet fra, selskapenes forretningsmessige valg. Økende globalisering vil utfordre muligheten til å regulere markedet i Norge. Europeisk og internasjonal regulering vil hindre ”lovløse” tilstander fra disruptive aktører. Nye EU-direktiv ønsker å styrke forbrukervern og rettferdig konkurranse som inkluderer tredjepartsaktører Fin. Aut kan bidra til å sikre forbrukervern og kvalitet i kjøpsprosessen gjennom å implementere en veiledende standarder for kjøpsprosess, uavhengig av kanal

Autorisasjons- og godkjenningsordningene § § § § Antall medarbeidere som autoriseres vil reduseres Rådgivning vil (også) skje via systemer. Da blir det systemets oppbygning (algoritmer, presentasjon) samt datakilder som avgjør ”kvalitet” på rådgivning. Hvordan autorisere dette? Utvikle en mer nyansert kompetansemodell over flere nivåer? Autorisasjon av selskapets prosesser? «Merke for god kjøpsprosess på nett» Modernisere prøver til å omfatte digital kompetanse hos rådgiver? Oppdatering av fagplaner Modernisere God rådgivningsskikk

Modernisere ”God rådgivningsskikk” § § § Et modernisert regelverk for god forretningspraksis bør følge opp EUs intensjoner om å styrke forbrukervernet samt ha like krav uavhengig av kanal. I et nytt regelverk for ”God rådgivningsskikk” bør man utvide perspektivet fra kun rådgivning til kjøpsprosess på grunn av uklare grensesnitt. Digitale prosesser og multikanal kan føre til glidende overgang mellom ordreformidling, veiledning og rådgivning. ”På bakgrunn av endringer i teknologi, anbefaler arbeidsgruppen for teknologi at Fin. Aut igangsetter et arbeid med oppdatering God rådgivningsskikk og kommentarhefte. Arbeidet må ses i sammenheng i med endringer i regelverk i EU og Norge. ”

Videre oppfølging i 2016 (besluttet i Fin. Auts styre 25. 1. 2016) Presentasjonen med kommentarer benyttes som grunnlag for videre arbeid i Fin. Aut med problemstillingene og kommunikasjon tilpasset de ulike målgruppene § En arbeidsgruppe går gjennom God rådgivningsskikk og kommentarheftet men tanke på justering, oppdatering og behov for å fange opp endringene som teknologisk utvikling og digitalisering medfører. Innspillene fra både arbeidsgruppe teknologi og rådgivende regelverksutvalg tas inn i gruppens arbeid. § Fin. Aut initierer en utredning av om bedrifter som følger veiledende krav til digitale kjøpsprosesser / God rådgivningsskikk, kan tilbys et "godkjent-merke» i bedriftens nettløsning. Målet er å skape trygghet/tillit fra forbrukernes side til de digitale prosessene på nettsiden. § Fagplanene for tverrgående emner utvides med: § a. b. § § kunnskap om ulike kanaler og verktøy forbrukerne benytter i kjøpsprosessen og samspillet mellom kanaler kunnskap om og forståelse for hvilken kompetanse som kreves knyttet til ulike faser i kjøpsprosessen for ulike hovedgrupper av produkter, for å sikre at henvisning skjer når dette er nødvendig Arbeidsgruppen videreføres som en referansegruppe ut strategiperioden (2018). Rådgivende regelverksutvalg tar inn i sitt arbeid utviklingen av regelverk knyttet til teknologi.

Vedlegg II: God rådgivningsskikk i et digitaliseringsperspektiv

1. Planlagte kundesamtaler § § § Utfordring: I digitale prosesser har ikke kunden en «avtale» , rådgivning vil bli mer ad hoc basert i en kompleks prosess Hva er en «samtale» ? På nett har man dialog med kunden via en nettside eller app. Vi tolker at intensjonen med «planlagt» er å være forberedt. For selvbetjening betyr det å tilgjengeliggjøre kundeinformasjon som «systemet» baserer sine anbefalinger på § § Kunden må ha innsyn i hvilke data en anbefaling bygger på - samt kunne oppdatere/komplettere informasjon Kundebehandler må ha innsyn i kundedata ved behov, f. eks. når kunden i en prosess ber om assistanse, eller når det er rådgivningsplikt på produktet

2. Rolleavklaring § § § En løsning bør være responsiv mht. hvilken fase kunden er i? Dvs. at man gir ulik informasjon avhengig av om kunden er i en behovserkjennelse, informasjonssøk, sammenligning av alternativer, kjøpsbeslutning, eller er i etterkjøpsevaluering All kommunikasjon må være tydelig på hva som er standardvalg, anbefalinger (med henvisning til grunnlag), adferdsstatistikk (x av y kunder velger dette alternativet), veiledning og rådgivning Det må kommuniseres hvem man representerer. Dette er ofte klart hos en tradisjonell aktør, men ikke for aggregatorer (jfr. søk etter flyreiser på finn. no)

3. Behovsavdekking § § Når ”alt kan sammenkobles med alt”, i ”sanntid”, kan andre datakilder enn selskapets egne databaser gi best innsikt i kundens behov og økonomisk situasjon Normer og regler må ta høyde for interaksjon mellom bedrifter, f. eks. deling av data via API-er eller utvikling av nye bransjeløsninger Kunden må ta tilgang til egne data for å kunne gjennomføre en selvbetjent behovsavdekking Hva er rammene for kontakten; og hva utløser den?

4. Henvisningsplikt § § Digital løsning må kunne kjenne grensen for sin egen kompetanse og henvise kunden til en ekspert Hvordan kan man legge inn dette i en digital prosess? § § § Henvisning til rådgiver gitt situasjon og/eller produkt (med rådgivningsplikt) Rådgiver har plikt til å henvise til spisset fagkompetanse ved behov Hvordan kan dette foregå i et system? Presentere valg med system, person, …

5. Kunnskapsgap § En digitalisert løsning kan basert på kunnskap om kundes kompetanse (f. eks. basert på en scoringmodell over tid) tilpasse presentasjonen av alternative løsninger og konsekvenser § § God og pedagogisk presentasjon ( «video» ) sammen med f. eks. animasjon/simuleringer Formalkrav til dokumentasjon – hva med kulturelle utfordringer om kunden kommer fra en kultur det å stille spørsmål vil være det samme som å tape ansikt? § Brukertesting og kontinuerlig utvikling av brukergrensesnittet

6. Interessekonflikt § «Sørg for at kundens interesser går foran bedriftens og dine egne interesser. Vær åpen om forhold som kan ha påvirket løsningsforslaget. » § Er det i kundens interesse å ha «superkasko» på bilforsikring, supedekning på innbo, villa, osv. ? § Bedriften tjener mer penger på et produkt enn et annet, hvordan skal det håndteres? § Provisjoner og variabel avlønning – kan man eliminere det i en digital prosess?

6. Interessekonflikt § En digitalisert løsning må være ”transparent” mht. : § § Hvilke data og forutsetninger bygger en anbefaling eller et råd på? Hvordan fungerer algoritmene som fører til et råd? Hvilke beslutningskriterier er i bruk, og hvordan rageres alternative løsninger? Hvor mye tjener bedriften på de ulike løsningene? . . .

7. Frarådningsplikt § Hvordan presenterer man en frarådning? § Hvordan begrunner/forklarer man en frarådning? § Hvilke valgmuligheter presenterer man for kunden? § § Man kan ikke nekte kunden å kjøpe produktet? Kan man tenke seg at frarådning i en digital prosess utløser en «rådgivningsplikt» med en rådgiver § Dokumentasjonskrav

8. Betenkningstid «Kunden skal gis nødvendig tid til å tenke gjennom løsningsforslaget» § 10 dager angrefrist ved normal handel § Gjelder ikke produkter i et marked § Hva betyr betenkningstid i denne sammenheng? Kan det tilpasses kundens kompetanse og «egnethet» ?

9. Oppfølgingsansvar § I en digital prosess og med digitale verktøy kan systemet hjelpe kunden å ”benchmarke” plasseringer mot markedet og andre kunder. § I en gjennomdigitalisert løsning vet banken når kundens forutsetninger (les økonomiske situasjon) endrer seg, kanskje før kunden selv § I en digitalisert løsning kan oppfølging fra bedrift til kunde automatiseres, f. eks. når forutsetningene bak et tidligere råd har endret seg.

10. Dokumentasjon § I digitale løsninger vil er det enkelt å samle dokumentasjon gjennom digitale spor. Det forutsetter at kunden er kjent (innlogget eller legitimert på annen måte). § I multikanalprosesser med interaksjon mellom selvbetjent og betjent må systemene være integrert slik at det skapes digitale spor i form av chat- eller samtalelogg.