Voordelen

De voordelen van het gebruiken van big data binnen uw gemeente liggen bijvoorbeeld op de volgende gebieden.

  • Bij fraude. Dit biedt de gemeente bijvoorbeeld de kans om nauwkeurig en objectief in te schatten hoe groot de kans is dat iemand gaat frauderen. U kunt hierin een volgorde van waarschijnlijkheid aanbrengen en dus heel gericht begeleiden en handhaven. Hiermee verbetert u het fraudebeleid in uw gemeente. Dit beleid wordt efficiënter en doelgerichter. Inwoners bij wie de kans op fraude klein is, valt u niet meer onnodig lastig. En inwoners in de risicogroepen kunt u juist beter begeleiden en nauwkeuriger volgen.
  • Bij schuldhulpverlening. Ook de kwaliteit van de schuldhulpverlening is erbij gebaat. Hoe groot is de kans dat iemand succesvol doorstroomt? En welke hulp heeft iemand precies nodig in een bepaalde fase? Ook hiervoor geldt: hoe meer digitale gegevens u hierover verzamelt, hoe beter en sneller het systeem leert. En hoe beter u de dienstverlening kunt afstemmen op de individuele inwoner. Overigens zal het iets langer duren voordat het systeem een nauwkeurige en objectieve voorspelling genereert, omdat u het bij schuldhulpverlening moet doen met minder dossiers dan bij de bijstand.

Gemeenten hebben heel veel informatie over hun inwoners. Als u deze data onderling zou koppelen en automatiseren, ontstaat een schat aan waardevolle informatie. Dat kan u als gemeente helpen om nog beter, nauwkeuriger en efficiënter te werken. Bijvoorbeeld bij het opsporen van fraude of het bieden van begeleiding bij schuldhulpverlening. Wij ondersteunen gemeenten die het gebruik van big data  willen toepassen.

Redenen om als gemeente big data te gebruiken

Big data is de verzamelnaam voor data die u als organisatie kunt gebruiken om meer te weten te komen over de mensen van wie er gegevens zijn. Bijvoorbeeld:

  • om iemands recht op een uitkering te bepalen;
  • de dienstverlening te verbeteren;
  • te voorkomen dat mensen steeds dezelfde gegevens in moeten leveren. Denk aan de enorme hoeveelheid gegevens uit onder meer de gemeentelijke basisadministratie, de uitkeringsadministratie en in de administratie van het sociaal domein.

Feitelijk werkt u als gemeente natuurlijk al gegevensgestuurd. Maar met de inzet van big data automatiseert u dit proces en krijgt u nog meer grip op uw gegevensbeheer.

Werken met big data

Het werken met big data is nog geen gemeengoed bij overheden. De term ‘big data’ ligt gevoelig. Dat heeft vier oorzaken:

  • Het gebruik van big data is nieuw. Gemeenten zijn niet gewend om ermee te werken.
  • Big data klinkt een beetje eng. Wat mag wel en niet? De regels zijn nog niet altijd even duidelijk, omdat er nog maar weinig jurisprudentie is. Daardoor zijn gemeenten heel voorzichtig.
  • U hebt kwalitatief goede en vergelijkbare data nodig die u goed bijhoudt.
  • Big data toepassen is kostbaar, want u hebt een goed IT-systeem nodig.

De bescherming van persoonsgegevens is een groot goed in Nederland. Wat organisaties in Nederland wel en niet mogen, is vastgelegd in de Wet bescherming persoonsgegevens (Wbp). In het kort komt het erop neer dat de gemeente alleen gegevens mag gebruiken voor de reden waarvoor ze zijn verzameld. Bijvoorbeeld om te beoordelen of iemand een uitkering krijgt of om te kijken of iemand fraudeert. Met als doel om opnieuw vast te stellen of iemand recht heeft op een uitkering. Daarnaast mag de gemeente niet zomaar Facebook-gegevens gebruiken. Of gegevens van het energiebedrijf om te bepalen of iemand misschien samenwoont. Wél mag de gemeente nagaan welke gemeenschappelijke kenmerken mensen hebben bij wie bijvoorbeeld fraude voorkomt. Of nagaan welke kenmerken mensen gemeen hebben bij wie het schuldhulpverleningstraject succesvol is of bij wie de kans op uitval groot is.

Bij Stimulansz weten we precies wanneer u wel en niet big data kunt toepassen.

Nauwkeurige en objectieve voorspellingen

Het proces waarbij een ICT-systeem patronen vindt uit alle beschikbare data heet: machine learning. Steeds meer (samenwerkende) gemeenten verdiepen zich in de mogelijkheden van big data en machine learning. Zoals de gemeenten in de Lekstroomregio (Houten, IJsselstein, Lopik, Nieuwegein en Vianen) en de gemeenten Middelburg, Vlissingen en Veere (verenigd in Orionis Walcheren).

Wij bieden gemeenten organisatorische, beleidsmatige en technische ondersteuning. In samenwerking met een gespecialiseerde ICT-partner bouwen we algoritmes en voorspellingsmodellen.

Hiervoor gebruiken we geanonimiseerde documenten van inwoners van wie een deel in het verleden bijvoorbeeld fraudeerde met de bijstandsuitkering. Op basis van deze historische data begint het systeem patronen te herkennen. Vervolgens voeren we actuele dossiers in. Bij elk nieuw toegevoegd dossier leert het systeem bij. De voorspellingen worden dus steeds nauwkeuriger en objectiever.

De andere kant van big data en machine learning

Er is één belangrijk aandachtspunt: hoe beter het systeem in staat is de juiste voorspellingen te doen, hoe minder u zich daar als ambtenaar mee hoeft bezig te houden. Dit maakt dat veel ambtenaren bang zijn dat computers hun werk overnemen en dat zij geen grip meer hebben op hun cliënten. Deels klopt dit. Anderzijds helpt het systeem u om uw werk beter en efficiënter te doen. Een goed voorbeeld zijn de taken van de sociaal rechercheur. Die taken veranderen naarmate een gemeente meer big data gebruikt. Sociaal rechercheurs kunnen veel gerichter werken aan echte fraudezaken en zijn minder tijd kwijt aan fraudegevallen die dat niet blijken te zijn. Maar uiteindelijk moet fraude altijd worden geconstateerd door mensen. De rechercheur moet bewijzen blijven verzamelen. Mensenwerk blijft nodig.

Neem direct contact op met de specialist

Gerrit van Romunde

Gerrit is onze expert in het brede arbeidsmarktbeleid in het sociaal domein.

Anderen bekeken ook