Fraude voorspellen: ‘Big data gaat verder dan het onderbuikgevoel’

Magazine fraude cover

Big data, fraude en gemeenten

Het opsporen van fraudegevallen binnen gemeenten kost ontzettend veel tijd, geld en moeite. Veel gemeenten experimenteren daarom met big data, zodat het makkelijker wordt om bijvoorbeeld bijstandsfraude op te sporen. Toch zijn er nog veel vragen over de mogelijkheden, de kans van slagen en de risico’s van big data. Onlangs verscheen het magazine ‘Fraude’ van Sociaalweb, waarin al deze vraagstukken worden toegelicht. Onze collega Jesse Luk komt hierin aan het woord, samen met Gerrit van Romunde van Stimulansz (kennisleider in het sociaal domein). Totta data lab en Stimulansz voeren momenteel samen het project ‘Machine Learning’ uit bij diverse gemeentes in Zeeland, Utrecht en Zuid-Holland.

 

Het knelpunt

Als er bijstandsfraude wordt gepleegd, houdt dit in dat iemand een uitkering ontvangt terwijl diegene daar geen recht op heeft. In principe zijn er drie soorten fraude: vermogensfraude, woonfraude en inkomensfraude. Het grootste knelpunt voor gemeenten is de bewijslast; met vage vermoedens en signalen kunnen zij simpelweg niets doen. ‘Er zit een vooronderzoek aan vast. Op het moment dat daarin niets wordt gevonden, mag je niet verder met het onderzoek. Je kunt dus niet zomaar een huisbezoek uitvoeren’, aldus Jesse.

 

De inzet van big data

Maar op welke manier kan big data dit oplossen? Het voordeel is dat big data niet eendimensionaal is en niet alles over één kam scheert. Een menselijk brein kan namelijk maar een beperkt aantal waarnemingen aan. ‘Big data bevat daarentegen alles wat bekend is over een persoon en gaat verder dan het onderbuikgevoel’, aldus Jesse. Er wordt in dit geval gebruikgemaakt van machine learning technieken. De kracht hiervan is dat je correcte en foutieve voorspellingen kunt teruggeven aan een computer en dat deze leert van de achterliggende patronen. Hoe meer data de computer tegenkomt, des te beter de voorspellingen worden. Het algoritme leert immers van alle nieuwe patronen die horen bij de nieuwe cases, en na meerdere gevallen kan de nauwkeurigheid flink oplopen. ‘Wij zijn ervan overtuigd dat data steeds belangrijker gaat worden in het werk dat wij doen’, concludeert Gerrit.

 

En de gemeentes dan?

De gemeentes reageren wisselend op deze nieuwe methode. ‘De ene gemeente vindt het heel praktisch en handig, terwijl de andere gemeente het een beetje angstig vindt’, aldus Jesse. ‘Het heeft vaak ook met sentiment te maken’, vult Gerrit aan. ‘Het idee dat de computer door het hele uitkeringsbestand gaat en daar gaat lopen wijzen zonder dat iemand daarbij is, dat is heel eng’. ‘Maar het blijft altijd een samenspel tussen de praktijk en de voorspelling die wij aanleveren’, aldus Jesse. Het eindoordeel ligt – hoe dan ook – bij de mens.

 

Benieuwd geworden naar het volledige interview? Deze kun je hier lezen.

Posted on 14 november 2017

Share the Story

Back to Top