...kunnen we in kaart brengen wie er zal gaan frauderen...
voordat dat daadwerkelijk gebeurt, of in ieder geval voordat die ondernemer ploft.
Goedemiddag allemaal. Ik ben Anneke Exterkate.
Ik ben werkzaam als datascientist binnen de belastingdienst...
bij de afdeling datafundamenten en analytics.
En ik ga jullie een aantal voorbeelden laten zien van als die datagovernance...
als je die goed op orde hebt binnen je organisatie...
wat je daar dan mee kunt doen.
Daarvan ga ik twee dingen laten zien. Ten eerste hoe wij die data-opwerking doen.
Daar vertelde Paul net al iets over.
Hoe kun je van die bronsystemen naar informatie komen...
waar je daadwerkelijk iets mee kunt?
En ik ga een aantal voorbeelden laten zien...
van vraagstukken die binnen de belastingdienst speelden...
en wat voor oplossingen met behulp van analytics wij daarvoor bedacht hebben.
Waarom analytics binnen de belastingdienst?
Ik denk dat dat redelijk voor zich spreekt.
Een grote rol spelen wij vooral in het helpen...
de rest van de organisatie efficiënter, beter te laten werken.
Want een groot deel van wat wij doen...
is werk op een bepaalde manier aanbieden...
aan andere onderdelen van de belastingdienst.
Denk aan medewerkers van de belastingtelefoon...
denk aan belastinginspecteurs.
Zodat zij hun werk sneller en efficiënter kunnen doen.
Daar ga ik straks wat voorbeelden van laten zien.
En daarnaast helpt analytics ook om terug te kunnen kijken naar het verleden...
en ook om te kunnen kijken naar de toekomst.
Om ook te kunnen verantwoorden over XXXXX...
en ook om inzicht te krijgen in, als we van die mooie analytics-oplossingen maken...
hoeveel waarde voegen die dan eigenlijk toe.
We beginnen even met te laten zien...
wat de werkwijze is binnen de afdeling waar ik werk.
Grofweg kun je dat zo weergeven: Onderaan zie je brongegevens.
Zoals Paul al verteld heeft, zitten die in allerlei verschillende databases.
Allemaal losse silo's. Het eerste wat wij doen...
is die gegevens opwerken naar datafundamenten, noemen we dat.
Datafundamenten is een consistente informatielaag.
Ik ga zo even uitleggen hoe we dat precies doen...
maar het idee is dat je die data- fundamenten vervolgens kunt gebruiken...
voor alle analyticsproducten die je vervolgens maakt.
Zodat iedereen op dezelfde consistente gegevens werkt...
en niet iedereen opnieuw die data uit die bronsystemen hoeft te halen.
Daar bovenaan zie je eindproducten staan.
Dit geeft wel aardig weer wat voor producten we op dit moment al maken.
Dat zijn signalen voor toezicht en invordering...
dus dan moet je denken aan: Wij geven aan een behandelaar...
aan een inspecteur mee: Hier zit een hoog risico, hier moet je naar gaan kijken.
Daar ga ik zo iets over laten zien. Fraudedetectie is natuurlijk ook...
een belangrijk onderdeel bij de belastingdienst.
Wat we ook doen op basis van datafundamenten...
is het tonen van informatie aan een medewerker.
Denk bijvoorbeeld aan een medewerker van de belastingtelefoon.
Voorheen moest hij zelf in al die verschillende bronsystemen zoeken...
als hij informatie zocht over een bepaalde belastingplichtige.
Nu tonen wij een heel mooi dashboard waarop al die informatie bij elkaar staat.
Dat kunnen we doen omdat we al die gegevens aan elkaar kunnen koppelen.
En als laatste zie je ook nog staan ad-hocanalyse.
Denk aan bijvoorbeeld het beantwoorden van Tweede-Kamervragen die we krijgen.
Omdat we die data zo mooi op orde hebben...
kunnen we daar heel makkelijk antwoord op geven.
En sturing en verantwoording.
Zoals ik net ook al aangaf, moeten we ook kunnen verantwoorden...
dat wat we doen, ook wat oplevert.
Managementinformatie is daar ook een onderdeel van.
Als eerste die datafundamenten. Hoe doen we dat nou?
Paul heeft er daarnet al iets over verteld. Hoe wij dat doen binnen onze afdeling.
Onderaan zie je de transactiesystemen staan. Dat zijn al die losse silo'tjes.
Alle databases waar de gegevens in opgeslagen zijn.
Daar maken we als eerste een kopie van. Dat noemen we de gegevenslaag.
Dat is niets meer dan een kopie. Exact dezelfde data staat daarin.
Dan gaan we van de gegevenslaag een stapje omhoog naar de blauwe tabellen.
Wat we in die stap doen, is het uniformeren van data.
Paul gaf net al een voorbeeld.
In ieder bronsystemen kan een BSN op een andere manier opgeslagen zijn...
in een ander format.
Wat we tussen de bruine en de blauwe laag doen...
is dat we al dat soort inconsistenties eruit halen...
zodat je data hebt die allemaal met elkaar kan praten.
Dus die je ook allemaal aan elkaar zou kunnen koppelen.
We halen daar ook de ergste fouten alvast uit.
Als we dingen zien die niet kunnen kloppen...
proberen we dat alvast te herstellen.
Vervolgens zie je, als je van de blauwe naar de paarse laag gaat...
voegen we ook nog wat extra waarde toe aan de data die we hebben...
door middel van business rules. Dan moet je bijvoorbeeld denken aan...
je weet van de belastingplichtige de geboortedatum. Die staat in de database.
Dan kunnen we een business rule toevoegen om aan te geven...
of deze persoon 65 is, of dat ie net 18 is geworden, bijvoorbeeld.
Dat kan interessante informatie zijn...
die je voor verschillende analyticsproducten nodig hebt.
Alle business rules waarvan we denken...
dat we ze misschien wel in meerdere producten zullen gaan gebruiken...
willen we al in onze datafundamenten hebben staan...
zodat mensen die de eindproducten uiteindelijk gaan ontwikkelen...
niet meer allemaal zelf opnieuw business rules hoeven te maken...
die het allemaal weer net op hun eigen manier gaan doen.
Dus we proberen zoveel mogelijk informatie al...
in die bovenste laag van de datafundamenten te hebben...
zodat iedereen die op dezelfde manier kan gebruiken.
Dat over datafundamenten.
Dan ga ik een paar voorbeelden laten zien van eindproducten die we maken.
Als eerste signalen voor toezicht en invordering.
Ik heb een voorbeeld en dat gaat over de inkomstenbelasting.
Dat is de aangifte die we allemaal ieder jaar moeten invullen.
Dit is hoe het proces er voorheen uitzag.
Ieder jaar zijn er ongeveer 11 à 12 miljoen aangiftes voor de inkomstenbelasting.
Voorheen gingen die aangiftes langs een aantal uitworpregels, noemen we dat.
Dat zijn eigenlijk een soort checklisten.
Als je aan alle checks voldoet, ben je groen en is het prima.
Als er één of meer rood kleuren, moet je naar een behandelaar.
Die moet naar die aangifte gaan kijken en beoordelen of daar een fout in zit of niet.
Die kan uiteindelijk besluiten om een aanslag op te leggen...
ofwel dat je bij moet betalen, ofwel je krijgt geld terug, of er is niks aan de hand.
Het probleem zit hem onder andere in dat er een beperkte behandelcapaciteit is.
Ik zei al, er komen ongeveer 12 miljoen aangiftes binnen in een jaar.
We hebben niet de capaciteit...
om al die 12 miljoen aangiftes met de hand te gaan bekijken.
En die uitworpregels die er waren, werkten niet allemaal even goed.
Met als resultaat dat behandelaren voor een groot deel...
onzinnig werk aan het doen waren...
want die waren allerlei aangiftes aan het bekijken waar niks mee aan de hand was.
Toen kwam onze afdeling in beeld. Wat was het doel?
We wilden de hitrate, zo noemen we dat...
het percentage van de aangiftes die behandeld waren, waar een fout in zit...
dus waar je echt nuttig werk aan het doen bent...
dat wilden we verhogen door dat tijd verkorten.
We wilden meteen het hele proces verder digitaliseren en nog efficiënter maken.
Dat hebben we gedaan door middel van een risicomodel.
En dat risicomodel voorspelt op individueel aangifteniveau het risico...
dat er een fout in jouw aangifte zit.
En dat doen we met behulp van diverse databronnen.
Paul gaf het daarnet ook al aan.
We krijgen voor de inkomstenbelasting informatie van werkgevers...
van verzekeringsmaatschappijen, banken, pensioenfondsen, noem maar op.
Die data kunnen we allemaal aan elkaar koppelen.
Daar voegen we een heleboel expertkennis aan toe.
Expertkennis is in dit geval kennis van behandelaren...
dus de mensen die het toezicht houden, die die aangiftes controleren.
Daar hebben we aan gevraagd...
wat zien jullie als veel voorkomende fouten die gemaakt worden.
Dat voegen we allemaal eraan toe...
en vervolgens gebruiken we analyticstechnieken.
In dit geval is dat een machine learning model.
Dat is een redelijk complex statistisch algoritme wat we gebruiken...
om al die data te combineren en uiteindelijk te kunnen voorspellen...
hoe groot is de kans dat jouw aangifte een fout bevat.
En dat kan een bewuste fout zijn of een onbewuste.
Sommige mensen vullen per ongeluk iets niet goed in...
omdat zij het niet helemaal snappen, maar het kan ook bewust gedaan zijn.
Het resultaat is dat het eigenlijke proces er nu iets anders uitziet.
Nog steeds komen al die aangiftes binnen.
Die gaan nu door ons risicomodel heen, wat ik net uitlegde...
en dat risicomodel resulteert in een risicolijst.
Waar je net zag dat iedereen een rood of een groen stoplichtje kreeg...
zijn we nu in staat om al die 12 miljoen aangiftes te sorteren...
van hoog naar laag risico.
Waarbij we vervolgens kunnen zeggen...
we hebben een capaciteit om X aangiftes te behandelen.
Dan pakken we de bovenste X van die risicolijst, en die gaan we behandelen.
Het resultaat daarvan, ik denk dat dat een aantal goeie dingen heeft opgeleverd.
Die hitrate waar ik het over had...
dus het aantal posten dat ook echt een fout bevatte, is gigantisch gestegen.
Dat betekent dat we die behandelaren die er zijn, veel efficiënter inzetten.
Die zijn ook tevredener, want die zijn minder onnodig werk aan het doen...
en die krijgen veel leukere posten te behandelen...
want die krijgen veel vaker aangiftes te zien waar iets verkeerd is.
En uiteraard zorgt dat voor meer opbrengst voor de schatkist.
Dat is een voorbeeld van een toepassing van analytics binnen de belastingdienst.
Een ander voorbeeldje gaat over het invorderingsproces.
Nu moet je dat zo voor je zien:
Bij de belastingdienst lopen een heel aantal vorderingen.
Dat zijn belastingen die nog niet betaald zijn, waar nog een aanslag open staat.
Voorheen was het zo dat dat een hele grote bak met vorderingen was...
en periodiek kwamen die allemaal één voor één bij een invorderaar terecht...
dus een medewerker van de belastingdienst.
Die invorderaar moest dan voor die vordering gaan kijken...
van, die moeten nog belasting betalen...
en die moest dan in allerlei verschillende systemen gaan kijken...
van, zijn er verhaalmogelijkheden.
Dus is er een inkomen waar ik beslag op kan leggen...
of is er een auto waarop ik beslag kan leggen?
Of een huis misschien wel, of spaargeld.
Die moest in allerlei verschillende systemen gaan kijken...
van, is er iets waar ik beslag op kan leggen...
en die kon vervolgens besluiten van, of, ik kan nergens beslag op leggen. 187 00:10:06,600 --> Dan ging hij weer terug in de grote bak met vorderingen...
of die invorderaar kon besluiten dat het oninbaar is.
Dat betekent dat we er vanuit gaan dat iemand nooit meer zal kunnen betalen...
omdat iemand failliet is...
of die kan besluiten om beslag te leggen op een van de verschillende opties.
Dat is best wel een inefficiënt proces...
want er zitten heel veel vorderingen tussen, die komen elke keer terug.
Maar er wordt elke keer weer besloten, er is geen verhaalmogelijkheid...
dus hij gaat weer terug in de bak.
Daarnaast moest die invorderaar in allerlei verschillende systemen kijken...
dus die is per vordering best wel lang bezig...
om uit te zoeken of er een verhaalmogelijkheid is.
Je voelt hem denk ik al een beetje aankomen.
Wij hebben een product gemaakt, dat heet dynamisch monitoren.
En wat we gedaan hebben, is al die vorderingen, die zitten in ons product.
Die hebben we in een grote bak gestopt.
Maar die grote bak wordt nu gevoed met al die informatie.
Omdat we al die data hebben...
en omdat we die allemaal zo makkelijk aan elkaar kunnen koppelen...
kunnen we ook heel makkelijk voor alle vorderingen bekijken...
is er nog loon, een auto, vastgoed, bank, spaarsaldo.
Dat voegen we allemaal toe als informatie.
Pas op het moment dat ons dynamisch monitoren signaleert...
hé, hier is een vordering waar ergens beslag op kan worden gelegd...
dan sturen we hem naar de invorderaar en kan de invorderaar beslag leggen.
Je kunt je voorstellen dat het voor die invorderaar een heleboel tijd scheelt...
want die hoeft niet meer...
Die krijgt én al die onnodige vorderingen niet meer te zien...
en hij hoeft niet handmatig meer in al die systemen te kijken.
Wij geven een signaal aan de invorderaar.
Deze invordering, daar kun je nu beslag gaan leggen...
en je kunt beslag leggen op dit huis of op dit salaris.
Dus je kunt je voorstellen dat het tot een stuk efficiënter werkproces heeft geleid.
Even terug naar dit plaatje. Ik noemde daarnet al fraudedetectie.
Dat is nog een voorbeeldje dat ik jullie graag wil laten zien.
Dat gaat in dit geval specifiek over BTW-carrouselfraude.
Omdat ik verwacht dat het bij niet iedereen misschien bekend is...
wat dat precies is, ga ik dat even toelichten.
Je ziet hier een plaatje van drie ondernemers.
Ondernemer A is een Duitse ondernemer, ondernemer B Nederlands.
Die kunnen goederen met elkaar gaan verhandelen.
Ik zie dat de lay-out niet helemaal mooi meer is, maar dat geeft niet.
Ondernemer A, een Duitse ondernemer...
kan zijn goederen aan ondernemer B verkopen tegen 0% btw.
Binnen de EU is afgesproken...
dat landen onderling geen btw aan elkaar hoeven te betalen.
Ondernemer B kan dat doorverkopen aan ondernemer C tegen 21% btw.
Binnen Nederland moet je 21% btw betalen.
En ondernemer C kan het vervolgens weer terugverkopen...
aan die Duitse ondernemer tegen 0% btw.
Nu heet dit carrouselfraude omdat je dit cirkeltje heel vaak kunt doorlopen.
Waar zit hem dan de optie op fraude?
Ondernemer C heeft 21% btw aan ondernemer B betaald.
Dus ondernemer C kan bij de belastingdienst btw terugvragen.
Ondernemer B wordt geacht om diezelfde btw af te dragen...
want die heeft hij verdiend bij de verkoop van zijn producten.
De fraude zit hem dan hierin dat ondernemer B zegt, ik betaal die btw niet.
Als je dit cirkeltje heel vaak doorloopt...
kun je je voorstellen dat ondernemer C elke keer zijn btw terugvraagt...
maar die btw komt aan de andere kant niet binnen bij de belastingdienst.
Op een gegeven moment zit je dan met een onwijs groot negatief saldo.
En dan gaat het hier nog om een paar 100 euro...
maar dat gaat echt om miljoenen euro's per jaar.
En wat er dan ook nog gebeurt...
is dat op een gegeven moment ondernemer B zegt, ik ben weg.
Intern noemen wij dat ploffen. In elk geval is die onderneming dan opgedoekt...
en dan kan de belastingdienst fluiten naar de centen.
En dat wil je natuurlijk voorkomen.
Nu is dit nog een relatief eenvoudig plaatje met drie ondernemers.
Maar je kunt je voorstellen dat dat in de werkelijkheid veel complexer is.
Dat zijn gigantische netwerken.
Dat kan wereldwijd zijn, in ieder geval tussen verschillende landen.
Hoe ziet dan het tijdspad eruit van een frauderende ondernemer?
Een persoon kan besluiten om een bedrijf te starten.
Dan krijgt hij een btw-nummer via de Kamer van Koophandel.
Dan gaat hij handelen, aangifte doen, geld ontvangen...
en voordat wij het doorhebben, ploft hij. Want het kan heel snel gaan.
Dit kan binnen een kwestie van weken, of misschien wel dagen gebeuren.
En de uitdaging is om dat ploffen in ieder geval voor te zijn.
Dat is ook de doelstelling van ons project.
Kunnen we in kaart brengen wie er zal gaan frauderen...
voordat dat daadwerkelijk gebeurt, of in ieder geval voordat de ondernemer ploft?
Dus weg is.
Hoe hebben we dat gedaan?
Met behulp van de data-analytics natuurlijk weer.
We hebben alle verschillende gegevensbronnen...
die we hiervoor mogen gebruiken, aan elkaar gekoppeld...
zodat we echt gigantische hoeveelheden data hebben.
En daar hebben we wederom expertkennis aan toegevoegd.
Er werken behandelaren, fraude-experts...
die werken al jaren en jaren bij de belastingdienst.
Die hebben heel goed in de gaten wat triggers zijn om te gaan frauderen...
of hoe je kunt aan zien komen dat iemand zal gaan frauderen.
En wat we dan vervolgens doen met al die gegevens die we hebben...
is dat we in dit geval een netwerkanalyse maken.
Wat wel leuk is om te vertellen, is dat voorheen die fraude-experts soms...
met pen en papier nog netwerken zaten uit te tekenen.
Om in te schatten of iemand gaat frauderen...
is het heel relevant om te kijken in wat voor netwerk iemand verkeert.
Dus als een ondernemer handelt met allerlei ondernemers...
waarvan we weten dat ze frauderen...
dan is de kans misschien wel groot dat dit zelf ook een fraudeur is of gaat worden.
Dat werd voorheen allemaal met de hand uitgetekend...
omdat dit er nog niet was.
Wat wij doen, is geautomatiseerd al die netwerken in kaart brengen...
zodat je in één oogopslag kan zien:
Deze ondernemer bevindt zich in dit netwerk...
en daarom is dit de kans dat hij zelf ook zal gaan frauderen.
Die signalen leveren we aan aan de fraude-experts...
die de signalen gaan behandelen.
Dus hier is het ook een kwestie van zorgen...
dat wij efficiënter hun werk kunnen doen.
En we zijn altijd up-to-date, want we doen nu dit risicomodel.
Dat draait wekelijks voor alle ondernemingen die er in Nederland zijn.
Dus iedere week bepalen we opnieuw...
voor welke onderneming is nu het risico zo hoog...
dat ze zullen gaan frauderen in de nabije toekomst.
Om even nog een klein idee te geven, dit is hoe zo'n netwerk eruit kan zien.
Dat gele poppetje met dat vraagteken, daar wil je bijvoorbeeld van weten...
gaat hij frauderen of is daar een verhoogd risico.
Dan kun je in kaart brengen, met wie heeft hij allemaal gehandeld?
Met welke bestuurders of aandeelhouders heeft hij relaties.
Zo kun je al die relaties in kaart brengen...
en dan zie je hier twee rooie poppetjes. Dat zijn dan misschien fraudeurs.
Je kunt je voorstellen, hoe meer rode poppetjes...
hoe hoger de kans dat hij zelf gaat frauderen.
En daarnaast weten we ook van al die poppetjes in dat netwerk...
van al die ondernemers en personen weten we ook nog heel veel.
We weten natuurlijk aangiftegedrag uit het verleden.
We weten heel veel van al die ondernemers.
Zo proberen we dat in te schatten.
Toen we dit project helemaal af hadden, dit wordt dagelijks gebruikt nu...
bedachten we, als je even terug gaat naar dat plaatje met dat tijdpad...
kunnen we ook niet voorkomen dat iemand gaat frauderen...
door überhaupt te blokkeren dat iemand een onderneming start?
Wat we daarom nu gedaan hebben, is...
op het moment dat een onderneming naar de Kamer van Koophandel gaat...
om zich in te schrijven en om ook een btw-nummer aan te vragen...
om op dat moment zo'n zelfde netwerkanalyse al te maken...
en dan al het risico in te schatten dat iemand zal gaan frauderen.
Als we daar een heel hoog risico zien...
zorgen we dat dat bij een behandelaar terechtkomt.
Die gaat ernaar kijken, en op dit moment zijn we zelfs al in staat...
om op het moment van starten van een onderneming dat al te blokkeren...
als we aanleiding zien om een btw-nummer te weigeren.
Tot zover even de voorbeelden die ik wilde laten zien.
Ik wil ook nog, net als Paul, een aantal aanbevelingen...
dingen waar wij zelf wel tegenaan lopen.
Ik heb hem net al eventjes voorbij horen komen.
Aan de ene kant heb je ethische dilemma's, AVG hoorde ik net al.
in hoeverre mag je al die gegevens die we hebben...
gebruiken voor al die verschillende doeleinden.
Dat is wel iets om goed over na te denken. Dat gaat meer over...
mogen we verschillende data gebruiken om bepaalde problemen op te lossen?
Daarnaast ook de vraag, moet je het willen.
Ik heb even opgeschreven, mens versus machine.
In hoeverre willen wij dat die analytics-oplossingen die wij maken...
worden steeds geavanceerder. Dat worden steeds complexere technieken.
Op een gegeven moment is dat niet meer uit te leggen.
In hoeverre willen we dat, en in hoeverre willen we zelf nog blijven begrijpen...
op wat voor manier wij bijvoorbeeld zo'n fraude in kaart brengen...
of in hoeverre zeggen we, het is prima als de machine dat voor ons bedenkt.
Dan hoeven we dat zelf niet meer te begrijpen.
Die richting gaan we wel op, dat het steeds lastiger wordt voor onszelf...
om te begrijpen hoe zo'n algoritme precies werkt.
Daarnaast een belangrijke, die vorige week ook aan bod is gekomen:
Heb al direct aan het begin aandacht...
voor de implementatie van je analyticsproducten.
Ook al heb je een heel goed idee, ook al kun je aantonen dat het werkt...
het blijkt toch vaak lastig te zijn...
om zo'n product echt geïmplementeerd te krijgen in je organisatie.
En dat gaat om het management meekrijgen...
maar ook zorgen dat het qua IT goed aan gaat sluiten...
dus dat je je product echt daarin kan inbedden.
Daar zien we het nog wel eens op misgaan.
Tot zover wat ik wilde vertellen.