Publicatiedatum: 08-11-2018

Nieuws

Algoritmes voorspellen bijstandsfraude

Met de juiste datasets kunnen algoritmes getraind worden om mogelijke toekomstige uitkeringsfraude aan te wijzen. Dat scheelt gemeenten veel kostbare en tijdrovende onderzoeken.

Jesse Luk van Totta data lab vertelt in Secondant hoe datawetenschappers gemeenten helpen om uitkeringsfraude te onderzoeken. "Een volgende stap is voorspellen of mensen recht hebben op bepaalde voorzieningen, waar ze nu nog geen gebruik van maken."

Patronen in data

Algoritmes kunnen mogelijk toekomstig gedrag blootleggen. Met data die in lijn zijn met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), doen de datawetenschappers voorspellingen op persoonsniveau. Gepseudonimiseerd en alleen herkenbaar voor de betreffende gemeente. De data worden gebruikt om een algoritme op te trainen. Het algoritme voorspelt vervolgens of er een hoge of lage kans op fraude is. Deze modellen leren van patronen in data en van de correcte en incorrecte voorspellingen die het algoritme doet.

Besparing voor gemeenten

Gemeenten doen rechtmatigheidsonderzoeken, of iemand nog steeds recht heeft op een uitkering. Zo’n onderzoek is arbeids- en tijdsintensief. Gemeenten weten graag wie ze moeten onderzoeken, zodat ze meer fraude vinden in minder onderzoeken. Luk: "Onze datawetenschappers voorspellen of er een verhoogde kans op fraude is bij de mensen die een uitkering ontvangen. Dat levert niet alleen een besparing op voor de gemeenten, maar zij hoeven daardoor ook minder mensen te storen die zich wel netjes aan de regels houden."

Lees het volledige artikel in Secondant.