De vraag naar financieel advies. Consumentenonderzoek in opdracht van het ministerie van Financien

Onderzocht is welke kenmerken bepalen of consumenten een financieel adviseur raadplegen bij belangrijke financiele beslissingen en of juist degenen die advies het hardst nodig hebben dat ook zoeken. Na een vooronderzoek met literatuurstudie en analyse van bestaande data uit onder meer de huishoudsurvey van De Nederlandsche Bank en de consumentenmonitor van de AFM is een online survey uitgevoerd in een consumentenpanel, aangevuld met een experiment over feedback na een kennistoets. Lager financieel geletterden blijken niet meer, maar ook niet duidelijk minder geneigd advies in te winnen dan hoger geletterden: advies fungeert dus niet als vervanging van financiele kennis. De geneigdheid hangt sterker samen met andere factoren, vooral met de waargenomen waarde van advies, met onzekerheid bij financiele beslissingen en met angst voor financieel adviseurs. Het positieve effect van de waargenomen waarde weegt duidelijk zwaarder dan het negatieve effect van de waargenomen kosten. Feedback op een kennistoets ging zelfoverschatting effectief tegen, maar leidde er niet toe dat zelfoverschatters vaker een professionele adviseur zouden raadplegen.

Financiële, liquiditeits- en insolventierisico'sCommunicatie, reputatie en stakeholdersMarktverandering en concurrentie

Waarom deze indeling: Het onderzoek gaat over ingrijpende financiele beslissingen zoals een hypotheek of levensverzekering, waarbij suboptimale keuzes het financiele en mentale welzijn langdurig raken (financial). De sterkste drempel blijkt angst voor de adviseur: mensen vinden het lastig persoonlijke informatie te delen of vrezen dom gevonden te worden, terwijl de waargenomen waarde van advies juist stimuleert (comms). De uitkomsten zijn gericht op de manier waarop de financiele sector advies aanbiedt en presenteert (market).

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Financiën

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Centerdata

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2023-08-04

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026