De kansen en risico’s van big data in het veiligheidsdomein zijn veelbesproken. Maar hoe benut de overheid data-analyse in de strijd tegen fraude? Een gedetailleerd onderzoek van de Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid (WRR) geeft een inkijkje in de werkpraktijken.
Wat gebeurt er in Nederland op het terrein van dataverzameling, bestandskoppeling en gegevensanalyse om fraude te voorkomen en detecteren? Die vraag beantwoordt journalist Peter Olsthoorn in een verkennende studie die de Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid (WRR) eerder dit jaar publiceerde.
Schijnwerpers op werkmethoden van de overheid
Bij de bestrijding van fraude met bijvoorbeeld gemeentelijke uitkeringen en belastingen maakt de overheid steeds vaker gebruik van verregaande bestandskoppelingen en complexe data-analyses. Voor het grote publiek blijven deze big data praktijken doorgaans buiten beeld. Het gedetailleerde onderzoek van Olsthoorn brengt hierin verandering: het richt de schijnwerpers op de werkmethoden van allerlei overheidsorganisaties en publiek-private samenwerkingsverbanden die de strijd aangaan met (uitkerings-, adres- en identiteits-)fraude, witwassen en andere zware criminaliteit.
Schade door fraude tussen de 5 en 30 miljard
Voor de publicatie ‘Big Data voor fraudebestrijding’ onderzocht Olsthoorn systemen en samenwerkingsverbanden tegen fraude met onder meer zorgdeclaraties, uitkeringen, belastingen en toeslagen. De omvang van deze problematiek is moeilijk vast te stellen. De jaarlijkse schade als gevolg van fraude in Nederland wordt wel geschat op 5 miljard euro – maar er zijn ook schattingen van 30 miljard euro. Vaststaat dat steeds meer overheidsinstanties de noodzaak en urgentie van een stevige fraude-aanpak onderkennen.
Big data als trend
‘Big Data voor fraudebestrijding’ laat zien dat samenwerking in fraudebestrijding toeneemt – en de betrokken partijen steeds meer activiteiten ondernemen. Publieke instellingen koppelen databestanden voor gezamenlijke, gestructureerde analyses – vaak ook met een bijdrage van private partijen. “Gecombineerd gebruik vergroot de mogelijkheden voor bepaling van verdenkingen van gepleegde en nog te plegen fraude aanzienlijk”, schrijft Olsthoorn. Het kabinet stimuleert deze ontwikkeling vanuit de rijksbrede anti-fraudestrategie, die de nadruk legt op een integrale aanpak.
Belastingdienst ontwikkelt zich tot verst gevorderde data-analist
Hoe de overheid bij fraudebestrijding de mogelijkheden van big data benut, blijkt volgens Olsthoorn onder andere uit het toenemende gebruik van de bestanden van de Belastingdienst. “Deze dienst zelf ontwikkelt zich in hoog tempo tot de verst gevorderde data-analist binnen de overheid. Koppeling met externe bestanden groeit. Profilering, expliciet en impliciet, is een logisch gevolg daarvan.” Zo maakte de Belastingdienst in het voorjaar van 2016 bekend dat data-analyse heeft geleid tot de opsporing van honderd belastingadviseurs met 75.000 klanten die in totaal voor meer dan 400 miljoen euro aan onterechte aftrekposten hadden geclaimd.
> Lees ook Mode van dit seizoen: Big data en cybercrime
> Lees ook Civis Sollicitus: Big Data? Big nadelen!
Aanpak zware criminaliteit gebaat bij samenwerking
Ook de aanpak van zware criminaliteit in het zuiden van Nederland is volgens Olsthoorn kenmerkend voor de positie van big data in de hedendaagse fraudebestrijding. “Samenwerkingsverbanden voor lokale en regionale criminaliteitsbestrijding (riec’s) moeten alle zeilen bijzetten en krijgen daartoe inzage in uitgebreide databestanden. Zowel direct als indirect; ze kunnen gebruikmaken van organisaties die data-analyse uitvoeren en van samenwerkingsverbanden die sluizen creëren tussen verschillende vormen van opsporing met data-analyse.” Deze twee benaderingen zijn herkenbaar bij de twee dataorganisaties met de grootste verzameling databestanden voor fraudebestrijding in Nederland: het Inlichtingenbureau, dat gemeenten helpt om uitkeringsfraude te bestrijden en Infobox Crimineel en Onverklaarbaar Vermogen (ICOV), dat is gericht op het opsporen en terugvorderen van crimineel vermogen.
Onthullingen over ICOV
‘Big Data voor fraudebestrijding’ heeft een primeur met onthullingen over de werkwijze van ICOV, “het grootste en belangrijkste samenwerkingsverband ten behoeve van de bestrijding van allerlei vormen van fraude, waaronder belastingfraude en witwassen.” ICOV is in 2013 opgericht als samenwerkingsverband tussen het Openbaar Ministerie, de politie, de Belastingdienst,
de Douane, het FIOD en de Financial Intelligence Unit. Inmiddels zijn ook onder meer de Nederlandse Voedsel- en Warenautoriteit, de Inspectie SZW en de Inspectie Leefomgeving en Transport aangesloten.
De doelstellingen van ICOV zijn onder meer om crimineel en onverklaarbaar vermogen in kaart te brengen, witwas- of fraudeconstructies bloot te leggen, belastingontduiking tegen te gaan en de deelnemende partijen te helpen om overheidsvorderingen alsnog te innen. Het bureau, dat is gevestigd in het kantoor van de Belastingdienst in Utrecht, maakt voor de deelnemende instanties onder meer rapportages, criminaliteitsbeeldanalyses, risico-indicatoren en groepsprofielen. Daarvoor maakt ICOV gebruik van legio bestanden, waaronder die van de Belastingdienst, het Kadaster, de RDW, de Kamer van Koophandel en de politie.
Het onbenutte potentieel van datamining is enorm
Uit onderzoek naar mogelijke ontwikkelrichtingen voor ICOV blijkt onder meer dat het onbenutte potentieel van datamining enorm is. De technieken hiervoor kunnen zowel beschrijvend als voorspellend worden ingezet. Een ander potentieel ligt in de inzet van technieken om nieuwe verdachte fenomenen en criminele groepen in beeld te krijgen. Dit zou een waardevolle aanvulling vormen op de huidige werkpraktijk van opsporingsinstanties, die vaak in “de criminele achteruitkijkspiegel” kijken: ze doen vooral onderzoek rond groepen waarvan ze al weten dat ze crimineel zijn. Op geaggregeerd, geanonimiseerd niveau kunnen analyses ook meer inzicht geven
in witwas- en fraudeconstructies. “Die kennis kan door de deelnemende organisaties worden ingezet om opsporing, handhaving, toezicht en bedrijfsprocessen te verbeteren”, constateert Olsthoorn. Op persoonsniveau zouden dergelijke analyses kunnen bijdragen aan een hogere pakkans en slimmere selectie van zaken. Maar op dit moment ontbreekt hiervoor een wettelijke grondslag.
Balans
Volgens Olsthoorn worden de komende jaren bepalend in hoe de samenleving de voordelen van datagebruik plukt zonder daarvan schade en nadelen te ondervinden. Bijvoorbeeld als het gaat om discriminatie en privacy-inbreuken. In ‘Big Data voor fraudebestrijding’ komen verschillende oplossingsrichtingen aan bod. Zoals de inzet van technologie voor anonimisering en pseudonimisering gedurende big data processen. Maar ook het idee om burgers het eigen beheer over hun data te geven, zodat ze zelf kunnen bepalen wie er over mag beschikken, voor welke periode en voor welk doel.
Waar ligt de balans tussen de bestrijding van fraude met data-analyse en de bescherming van de privacy?
“Het is zeer de vraag of technische oplossingen afdoende zullen zijn om principiële vraagstukken op te lossen, zonder diepgaande politieke afwegingen aangaande het evenwicht tussen fraudebestrijding en privacybescherming”, waarschuwt Olsthoorn. Het goede nieuws: de recente terroristische aanslagen kunnen de maatschappelijke discussie aanwakkeren over het fundamentele vraagstuk: waar ligt de balans tussen de bestrijding van fraude met data-analyse en de passende bescherming van de privacy van (onschuldige) burgers?
> Lees ook Jeroen Strik: Privacy-wetgeving verdient een plek in de organisatie
