Data science

Geautomatiseerde handmatige toetsing

10 Mei 2022 - 5 minuten leestijd
Artikel door Redactie Insights

Bij steeds meer gemeenten is het gebruik van essentiële data cruciaal om problemen in beeld te krijgen en zaken op te lossen. Bijvoorbeeld om de kwaliteit van de dienstverlening te verbeteren, fraude aan te pakken en mogelijke criminaliteit in de kiem te smoren. De gemeente Tilburg was een aantal jaren geleden de eerste gemeente in Nederland die via het verzamelen van data - en daarnaar te handelen - kon bewijzen dat er woon- en uitkeringsfraude werd gepleegd. En dat op een manier die binnen de privacywetgeving valt.

Aanleiding om in Tilburg meer in te zetten op het verzamelen en gebruiken van data was een constatering van de toenmalige burgemeester Peter Noordanus dat je voor 40 euro op Marktplaats een adres kon kopen. Met dat adres kon je je bij de BRP (Basisregistratie Personen) inschrijven en kon je bijvoorbeeld een telefoonabonnement afsluiten, maar ook een beroep doen op allerlei maatschappelijke voorzieningen. De burgemeester stelde ‘niet in mijn achtertuin’ en in Tilburg ging men vervolgens een traject in om geautomatiseerd verhuisaangiftes en bijbehorende data te verzamelen.

Grip op de voorkant

Inge Bastings was daar als projectleider van de afdeling PPI (Project, Programma en Interimmanagement) van de gemeente Tilburg bij betrokken: “We wilden meer regie aan de voorkant. Dus op basis van de data die bij ons bekend is een antwoord krijgen op de vraag hoe je kunt voorkomen dat iemand zich inschrijft op een adres waar iemand niet woont. Hoe kun je met behulp van data onrechtmatigheid en misbruik voorkomen? Data geeft aan dat er mogelijk iets aan de hand is. Feitelijke controle gebeurt altijd persoonlijk ter plaatse op het adres waar het vermoeden van een misstand plaatsvindt.”

Tilburg heeft vervolgens samen met DITSS (Dutch Institute for Technology Security en Safity) gekeken welke partijen een oplossing hebben om data science goed te kunnen ontwikkelen. Een bedrijf had met ‘Adressen op Orde’ al een deeloplossing op de plank liggen. Eindhoven en Breda zijn aangehaakt en samen met de leverancier aan de slag gegaan. “We wilden weten hoe we mensen beter zouden kunnen screenen als digitaal een verhuismelding wordt gedaan”, vertelt Inge Bastings. “De specialisten van de drie steden zijn bij elkaar gaan zitten om te kijken welke indicatoren belangrijk zijn en welke bronnen nodig zijn om aan de juiste data te komen. Ook bijvoorbeeld de politie en de Immigratie- en Naturalisatiedienst (IND) zijn daarbij betrokken. Uiteindelijk kwamen we in totaal uit op 21 indicatoren.”

Juiste specialisten en technische inrichting

“Het heeft wel tijd gekost om de juiste specialisten erbij te betrekken en te kijken hoe je alles technisch goed kunt inrichten”, zegt Inge Bastings. “Wetgeving is daarbij ook belangrijk: iemand die de rechtmatigheid van uitkeringen toetst, heeft een andere functie dan iemand die de BRP toetst. Er zijn dus ook verschillende taken en bevoegdheden, waar je rekening mee moet houden en waar je bij de inrichting van het systeem rekening moet houden. Dat was innovatief. Hoe zorg je ervoor dat de formulieren zo zijn opgesteld dat via de data de indicatoren op een verantwoorde manier naar boven komen?”

Essentieel is dat voor het gebruik van deze methode in Tilburg er bestuurlijk draagvlak was van het college van B&W. Dat is belangrijk, omdat je in dit soort situaties al heel snel met wetgeving rondom privacy te maken krijgt. Uitgangspunt was steeds dat de werkwijze binnen de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) moest vallen en dat dat ook te toetsen is. Er is dus een juridisch kader nodig, wat mag wel en tot hoever kun je gaan?

Criteria vaststellen

Romy Jansen, adviseur van de afdeling Dienstverlening bij de gemeente Tilburg is gaan kijken wat er gebeurt bij verhuisaangiftes en op dat vlak data gaan verzamelen. Ze kwamen al snel bij een belangrijke bron van informatie uit, de BRP waar alle inwoners van Nederland geregistreerd staan met hun woonadres. “Deze data zijn we gaan verrijken met data vanuit bijvoorbeeld andere registraties als adressen van gebouwen, maar ook met info van de sociale dienst. Op basis van de geautomatiseerde oplossing, kunnen we de verhuisaangiftes (dat zijn er zo’n dertigduizend per jaar) toetsen aan de criteria die we hebben vastgesteld. Bijvoorbeeld hoe vaak mensen verhuizen, op welke adressen er veel verhuismutaties plaatsvinden en waar veel mensen met een uitkering wonen. Dat doen we eerst door op basis van de geautomatiseerde bronnen en indicatoren gegevens te verzamelen, op zoek te gaan naar signalen en ter plekke te kijken of het onderbuikgevoel klopt. In het eerste jaar is er meer dan 400.000 euro bespaard. En daarnaast heeft het ook een preventieve werking, mensen frauderen nu minder.”

Toetsen aan indicatoren

“Elke verhuizing die binnenkomt wordt getoetst aan een aantal indicatoren. Die dertigduizend verhuisaangiftes per jaar werden voorheen handmatig getoetst. Dat gebeurt nu technisch op basis van geautomatiseerde processen”, vult Inge Bastings aan. “Je krijgt dan op basis van de indicatoren een seintje dat er wellicht iets niet klopt. Vaststellen dat er iets niet klopt kan overigens pas na controle ter plaatse of na contact met de aangever. Daar kun je dan op inspelen. Bijvoorbeeld door te kijken of het aantal vierkante meters van het adres correspondeert met het aantal bewoners dat staat ingeschreven. De aangifte komt binnen bij burgerzaken en als het signaal daar aanleiding toe geeft wordt het gedeeld met toezicht als er een uitkering loopt. Daar vindt dan afstemming over plaats. Zo worden door enkele bevoegde medewerkers korte, eerste checks uitgevoerd met behulp van bijvoorbeeld de BRP en andere interne bronnen. Is er niets aan de hand, dan kan de aanvraag worden toegekend of doorlopen. Neemt de twijfel over rechtmatigheid juist toe, dan zal een – snel – verdiepend onderzoek plaatsvinden”, aldus Inge Bastings. “Het kan dus kloppen dat diegene er daadwerkelijk woont, maar je dan ter plekke constateert dat er nog mensen ingeschreven staan die er niet meer woonachtig zijn. Of juist dat er mensen wonen die niet geregistreerd zijn. Het heeft niet alleen met efficiency te maken maar ook met de kwaliteit van de BRP.”

Insights-update

Ontvang nieuwe Insights maandelijks in je inbox.

Schrijf je in.
Ontdek hoe Centric je hiermee kan helpen
Onze oplossing
Gerelateerde artikelen
Kosten jeugdzorg voorspelbaar dankzij data science
Data science Public
Met Data Science helpt ICT-adviseur Kees van den Tempel gemeenten meer inzicht te krijgen in de kosten vo ...
In 9 stappen datagericht werken in de gemeente
Data science Public
Centric bouwt hard mee aan Common Ground, de nieuwe informatievoorziening voor gemeenten. Wat dit inhoudt ...
Zes data-analysen voor grip op zorgkosten
Data science Public
Gemeenten kampen nog altijd met toenemende tekorten in het sociaal domein. Per gemeente kan het gaan om m ...