Home > Gemeenten sporen fraude op door gebruik slimme algoritmes

Gemeenten sporen fraude op door gebruik slimme algoritmes

feb 1, 2021 | 1Limburg, Dagbladen en Omroepen

Dat blijkt uit onderzoek van de regionale omroepen in samenwerking met de NOS.

Zeker 25 gemeenten in Nederland maken gebruik van voorspellende systemen en algoritmes om bijvoorbeeld bijstandsfraude op te sporen, te voorspellen waar mogelijk ondermijnende criminaliteit plaatsvindt en om burgers met schulden op tijd te kunnen helpen.

In Limburg heeft de gemeente Leudal een computersysteem laten ontwikkelen om ondermijning in het buitengebied tegen te gaan. Dit is gedaan in samenwerking met de gemeente Nederweert. Gegevens uit de basisregistratie worden aan elkaar gekoppeld om te kijken of er verdachte zaken uit voortkomen. Dit kunnen gegevens zijn van het Kadaster, het Handelsregister en het BAG (Basisregister Adressen en Gebouwen). Uit verschillende data zou kunnen blijken dat bijvoorbeeld een boer gestopt is met zijn bedrijf, maar dat de stallen geen herbestemming hebben gekregen. Het zou een reden kunnen zijn om een kijkje te nemen bij de stallen om er zeker van te zijn dat er geen illegale praktijken plaatsvinden.

In de gemeente Maastricht wordt gewerkt aan het project ‘Vastgoed in Beeld’. Voor dit project wordt samengewerkt met de Universiteit Maastricht. Er wordt een concept ontwikkeld waarmee gebouwen geïdentificeerd kunnen worden met een verhoogd risico om ingezet te worden voor illegale activiteiten. Het is de bedoeling om uiteindelijk sneller en effectiever interventies in te zetten bij signalen van crimineel misbruik.

Risicoprofilering ligt onder een vergrootglas. Bij de kinderopvangtoeslagaffaire bleek de dubbele nationaliteit namelijk te worden meegewogen bij het opstellen van risicoprofielen. Vorig jaar veegde de rechter bovendien het profileringssysteem SyRI van tafel, onder meer omdat het onvoldoende transparant was en daarmee risico op discriminatie gaf.

In de praktijk gebruiken vrijwel alle overheden en bedrijven algoritmen, vaak voor simpele processen zoals het registreren van hardrijders tot het automatisch versturen van brieven. Maar specifiek bij deze 25 gemeenten worden burgers of regio’s ingedeeld op profielen, bijvoorbeeld omdat ze statistisch een grotere kans maken om fraudeur te zijn. In sommige gevallen gaat het nog om experimenten in pilots, maar in de meeste gevallen gebruiken gemeentes de systemen al in de praktijk.

De gemeentes Nissewaard en Brielle maken samen met een extern bedrijf risicoprofielen van bijstandsontvangers. Op basis van de risico-score wordt bepaald of een dossier extra wordt onderzocht. Ook Deventer en Goirle gaan op deze manier te werk, hoewel het in Deventer om een proef gaat.

De gemeente Twenterand maakt ook profielen van burgers, maar dan om schulden en ‘zorgproblematiek’ in kaart te brengen. En in Breda onderzoekt de gemeente met machine learning of het zin heeft om bijvoorbeeld bepaalde soorten woningen te slopen of juist te bouwen, om zo de leefbaarheid te verbeteren.

Voor gemeenten bieden algoritmes allerlei voordelen: ze zijn slimmer en sneller dan mensen, en kunnen patronen herkennen die anders niet herkend zouden worden. En ook burgers kunnen er beter van worden, stellen gemeentes: zo kunnen mensen die schulden opbouwen, eerder komen bovendrijven en dus eerder worden geholpen, zoals de gemeente Twenterand doet.

Maar critici waarschuwen voor het risico op discriminatie. Zo worden slimme algoritmes vaak gevoed met observaties van mensen van vlees en bloed. Maar mensen hebben vooroordelen, die daarmee onbewust in de algoritmes terecht kunnen komen.

Bron: 1Limburg Nieuws