Reactie op het voorstel van het lid Alkaya om de staatssecretaris van Financiën te verzoeken nadere helderheid te verschaffen over het ontvangen Risicoclassificatiemodel Toeslagen
Staten-Generaal — Kamerstuk Brief
Datum: 2022-01-26 00:00:00.000000
Rechtsgebied: Wetgeving


Vergaderjaar 2021-2022
 Tweede Kamer der Staten-Generaal
 2
 Kamerstukken
 
 
 
 31 066
 
 Belastingdienst
 
 
 Nr. 938
 BRIEF VAN DE STAATSSECRETARIS VAN FINANCIËN
 
 
 
 Aan de Voorzitter van de Tweede Kamer der Staten-Generaal
 Den Haag, 8 december 2021
 Bij brief van 26 november 2021 heb ik op verzoek van uw Kamer het risicoclassificatiemodel van Toeslagen (hierna: model) openbaar gemaakt.1Kamerstuk 31 066, nr. 923. Op basis van de ontvangen documenten heeft uw Kamer mij op 1 december 2021 verzocht nadere helderheid te verschaffen over het model en een overzicht te geven van gebruikte risicoselectiefactoren, hoe zwaar of licht ze meewogen en in welke tijd die zijn toegepast. Met deze brief ga ik in op dit verzoek.
 In paragraaf 1 licht ik de werking van het model nader toe. Daarna plaats ik het model in de bredere context van de handhaving (paragraaf 2). Vervolgens ga ik in op de wijze waarop ik uw Kamer verder informeer naar aanleiding van het verzoek (paragraaf 3). Ten slotte is naar aanleiding van het verzoek van uw Kamer in de bijlage bij deze brief een overzicht opgenomen van indicatoren die door de jaren heen in het kader van de kinderopvangtoeslag zijn gebruikt in het model.
 
 
 
 1.
 Werking van het risicoclassificatiemodel
 
 Weging van indicatoren
 Bij gebruik van het model tussen 2013 en 2019 zijn verschillende indicatoren binnen de kinderopvangtoeslag gebruikt, die door het model steeds een verschillende weging meekregen. Deze indicatoren zijn als bijlage bij deze brief gevoegd2Raadpleegbaar via www.tweedekamer.nl. Data analisten en medewerkers van Handhaving binnen Toeslagen bepaalden op basis van ervaringen uit het verleden welke indicatoren aan het model werden aangeboden. Het model berekende steeds opnieuw welke indicatoren en welke grenswaarden de beste inschatting konden geven van een juiste of onjuiste toeslagaanvraag of wijziging. Dit op basis van de nieuwe voorbeelden van juiste/onjuiste aanvragen die regelmatig werden toegevoegd. Zo bepaalde het model de correlatie tussen de indicatoren en juiste/onjuiste aanvragen; causaliteit werd niet vooraf vastgesteld. Dit had als gevolg dat de waarden van en de samenhang tussen indicatoren per maand anders kon zijn. Het model is constant in ontwikkeling geweest en de weging en grenswaarden van indicatoren hebben zich door de veranderende voorbeelden steeds aangepast. Indicatoren die door verschuivingen in weging of door veranderende wet- en regelgeving niet meer relevant waren, werden door de data analisten niet meer aan het model aangeboden.
 Bovendien werden de indicatoren in onderlinge samenhang in plaats van individueel gewogen; de verschillende indicatoren konden elkaar versterken of juist verzwakken. Een voorbeeld hiervan is het aantal inschrijvingen op het adres in combinatie met het aantal kinderen op het adres. Twee inschrijvingen op het adres kan betekenen dat een alleenstaande ouder en een kind staan ingeschreven, maar ook dat er twee volwassenen zonder kinderen op een adres staan ingeschreven. De tweede situatie komt voor de kinderopvangtoeslag minder vaak voor, omdat in de meeste gevallen het kind waarvoor de ouder kinderopvangtoeslag aanvraagt, staat ingeschreven op het adres van de ouder. Om de kans op fouten in te schatten verbond het model daarom de indicator «aantal inschrijvingen op adres» aan de indicator «aantal kinderen op adres». Tussen alle aangeboden indicatoren werden op deze manier verbanden gelegd. Het is daarom niet mogelijk om aan te geven wat het effect van een bepaalde individuele indicator is op de hoogte van de risicoscore door de tijd heen. Het effect van een indicator is wel zichtbaar, maar de impact op de risicoscore niet. Als je de indicator namelijk niet meer aanbiedt, zullen de andere indicatoren waarmee verbanden zijn daarop reageren en andere scores laten zien. Doordat de indicatoren een effect op elkaar hadden, kon een nieuwe indicator ervoor zorgen dat een oude en minder voorspellende indicator voor de berekening van de kans op fouten door het model niet meer relevant was. Als na verloop van tijd bleek dat dit structureel het geval was, boden de medewerkers de betreffende indicator niet meer aan het model aan.
 Het model is ontwikkeld in een tijd dat er nog niet veel ervaring binnen Toeslagen was opgedaan met dergelijke modellen. Binnen Toeslagen bestond er bijvoorbeeld nog geen vaktechnische structuur alsmede de bijbehorende waarborgen. Inmiddels is dat wel het geval en zijn op die manier ook de vaktechnische waarborgen ingericht. Zoals ik ook in mijn brief van 26 november jl.3Kamerstuk 31 066, nr. 923. heb toegelicht hecht ik in dit verband groot belang aan het inrichten van waarborgen op het gebied van o.a. privacy, mensenrechten en vaktechniek.
 Uitkomsten van het model
 Een risicoscore van een aanvraag, als uitkomst van het model, is ook weer afhankelijk van de score van de rest van de populatie. Een individuele risicoscore zegt dus niet zoveel over de kans op selectie. De uitkomst van het model wordt pas inzichtelijk als er wordt gekeken naar een grotere groep aanvragen met een hoge risicoscore. Op verzoek van de Adviescommissie Uitvoering Toeslagen (AUT) is dit in november 2019 gedaan op basis van de 1.000 hoogste risicoscores ten aanzien van de kinderopvangtoeslag over een willekeurige maand van 2019 bij gebruik van het model. Bij brief van 26 november 20214Kamerstuk 31 066, nr. 923. is het eerdere verzoek van de AUT als bijlage meegestuurd. Dit overzicht maakt inzichtelijk dat in deze 1.000 hoogste scores een oververtegenwoordiging zichtbaar is van burgers waarop (een of meer) specifieke kenmerken van toepassing zijn. Deze kenmerken zijn allemaal te koppelen aan een hoge score op verschillende indicatoren. Dit overzicht is een momentopname geweest, maar vermoedelijk geven andere uitdraaien van het model vergelijkbare uitkomsten.
 Echter, het weergeven van enkel de hoogste risicoscores brengt ook een beperking met zich mee. In de praktijk leidde het hebben van een hoge risicoscore namelijk niet standaard tot een controle door een medewerker. Aanvragen waarin niets wijzigde, werden niet geselecteerd voor handmatige beoordeling, evenals aanvragen waarbij al een bezwaar behandeld werd of aanvragen die recent al gecontroleerd waren. Om het gevolg van een hoge risicoscore in het model voor een individu of een groep te kunnen inschatten, moet dus gekeken worden naar de daadwerkelijk gecontroleerde aanvragen door medewerkers in plaats van alleen naar de hoogste risicoscores. In paragraaf 3 ga ik in op de manier hoe ik dit de komende tijd inzichtelijk wil maken voor uw Kamer.
 
 
 
 2.
 Context rond het risicoclassificatiemodel
 
 Selectie voor handmatige beoordeling van toeslagaanvragen op verschillende wijzen
 Het model werd tussen april 2013 en november 2019 binnen Toeslagen gebruikt om te selecteren welke nieuwe aanvragen of wijzigingen in bestaande toeslagaanvragen voor een handmatige behandeling in aanmerking kwamen. Het model bevatte geen automatische besluitvorming over het recht op toeslag; dit werd altijd gedaan door de medewerkers die de aanvragen beoordeelden. De aanvragen of wijzigingen die door het model werden beschouwd als degene met de hoogste kans op fouten (met de hoogste risico-score) werden, al naar gelang de beschikbare capaciteit, voor handmatige behandeling aangeboden aan toezichtmedewerkers. Dat betekent dat niet alle aanvragen ook daadwerkelijk behandeld werden.
 Naast de inzet van het model kende en kent Toeslagen ook andere manieren waarop toeslagaanvragen voor handmatige beoordeling worden geselecteerd. Voor een goed begrip van de werking van deze selecties, vind ik het belangrijk om de door Toeslagen gehanteerde (ruime) definitie van een algoritme hier te noemen. Een algoritme wordt beschouwd als een rekenregel waarmee verschillende stappen worden gezet om een bepaald doel of resultaat te bereiken. Rekenregels worden gehanteerd bij risicomodellen, maar ook bij management dashboards, query’s en andere data-analyses.
 Bij Toeslagen vindt binnen de context van handhaving5Kamerstuk 31 066, nr. 923., selectie van toeslagaanvragen plaats met behulp van een algoritme bij bijvoorbeeld thematische acties. Daarbij wordt bijvoorbeeld gekeken of aanvragers hun lopende toeslag hebben gewijzigd nadat zij zijn gaan samenwonen. Daarnaast was en is er voor hoge toekenningsbesluiten een aparte procedure, te weten «Hoge toeslag, Hoog risico» (HotHor). Hier is het selectiecriterium dat het toeslagbedrag boven een bepaald bedrag op jaarbasis ligt. Deze selectie vindt plaats voordat nieuwe aanvragen of wijzigingen bij de kinderopvangtoeslag worden toegekend en uitbetaald. Doel hiervan is om nog voor het toekennen of wijzigen van de toeslag contact met belanghebbende op te nemen om te toetsen of de toeslagaanvraag correct is en om zo (hoge) terugvorderingen te voorkomen.
 Tot slot wil ik op deze plek ook de CAF-aanpak benoemen. Het CAF-team beoordeelde, zoals bekend tussen 2013 en 2019, onder meer signalen over vermoedens van misbruik of oneigenlijk gebruik van toeslagen met behulp van een facilitator. Bij deze beoordeling werd ook gebruik gemaakt van query’s om de populatie betrokken burgers in kaart te brengen. Op basis van de vergaarde informatie tijdens het CAF-onderzoek kon binnen Toeslagen vervolgens besloten worden tot handmatige beoordeling van toeslagaanvragen van de betrokken burgers. Dit betrof meestal ouders die opvang afnamen bij een onderzochte kinderopvangorganisatie. Hierbij werd geen gebruik gemaakt van het model.
 Uitvoering van handmatige beoordeling
 Als de toeslagaanvragen eenmaal waren geselecteerd voor handmatige behandeling werden ze aan de daarvoor aangewezen behandelteams toebedeeld. Vervolgens werden bij betreffende aanvragers bewijsstukken opgevraagd en werd op basis van de bij Toeslagen bekende informatie bekeken of aan de wettelijke voorwaarden voor het recht op toeslag werd voldaan. Denk bijvoorbeeld in het geval van een aanvraag om kinderopvangtoeslag aan de arbeidsuren, de eigen bijdrage en een geregistreerde opvangorganisatie en bij een aanvraag om huurtoeslag aan de voorwaarden van een zelfstandige woning, een huurprijs en inkomen beneden het vereiste grensbedrag. Afhankelijk van wat de medewerker nodig achtte, werden enkele bewijsstukken opgevraagd of werd over een langere periode volledig bewijs uitgevraagd.
 Tijdens de fase van de handmatige beoordeling werd binnen Toeslagen tot en met oktober 2019 uitgegaan van een strikte toepassing van de wet- en regelgeving. Zo kon in het geval van de kinderopvangtoeslag de medewerker constateren dat bepaalde informatie ontbrak of dat een klein deel van de eigen bijdrage niet was betaald. Op basis daarvan werd de hele toeslagaanvraag als onterecht aangemerkt en vervolgens gestopt en/of teruggevorderd. In de hersteloperatie van UHT wordt in deze situaties, zoals bekend, compensatie geboden voor de burgers die te maken hebben gehad met de hardheid van het stelsel of institutionele vooringenomenheid.
 Samengevat: burgers waarvan de aanvragen door het risicoclassificatiemodel als degene met de hoogste kans op fouten werden aangemerkt, hadden (door gebruik van indicatoren en risico-scores) daarna, door de achteraf bezien te strikte toepassing van wet- en regelgeving, meer kans op een grote correctie.
 Terugvordering van de toeslag, O/GS-kwalificatie
 Als er bij Toeslagen in een specifiek geval aanleiding is om een toeslagaanvraag naar beneden te corrigeren, leidt dit tot een neerwaartse aanpassing van de hoogte van het recht op toeslag. In de fase van de voorlopige toekenning kan dit leiden tot een lagere uitbetaling in de resterende maanden, of tot een terugvordering van het al uitbetaalde bedrag. Een terugvordering wordt ook opgelegd bij een neerwaartse correctie over voorbije toeslagjaren. De terugvordering leidt in de praktijk tot een actie van Inning om de terugbetaling door de burger te realiseren. Als een burger het bedrag niet in één keer kan terugbetalen, werd en wordt allereerst een standaardbetalingsregeling aangeboden. Een burger kan ook vragen om een persoonlijke betalingsregeling. In dat geval wordt onder meer de betaalcapaciteit van de burger beoordeeld en wordt gekeken of er bij het ontstaan van de terugvordering sprake is van opzet of grove schuld.
 In de afgelopen jaren werd bij de beoordeling of een persoonlijke betalingsregeling kon worden afgesloten, de kwalificatie Opzet/Grove Schuld (O/GS) vaak onvoldoende onderbouwd, of te snel afgegeven wanneer de terugvordering groter was dan een bepaald bedrag. Ook hiervoor wordt, zoals bekend, herstel geboden door UHT. De werkwijze is ook aangepast.
 Minnelijke schuldsanering (MSNP)
 Bij burgers die geconfronteerd werden met de kwalificatie O/GS is, als gevolg van deze kwalificatie, in het verleden een persoonlijke betalingsregeling geweigerd. Dit kon ernstige onbillijkheden voor hen tot gevolg hebben. Zo werd geen rekening gehouden met hun persoonlijke betalingscapaciteit en konden zij hierdoor onder het bestaansminimum komen. Ze konden te maken krijgen met dwanginvordering en op basis van de O/GS-kwalificatie werkte de Belastingdienst in sommige gevallen niet mee aan een minnelijke schuldsanering natuurlijke personen (MSNP). Burgers zijn in zeer schrijnende situaties terecht gekomen. Voor de hele groep onterechte afwijzingen MSNP wordt herstelbeleid ontwikkeld in lijn met de motie van het lid Snels c.s. (Kamerstuk 31 066, nr. 776). U bent hierover geïnformeerd in de kwartaalrapportage HVB van 25 november jl. (Bijlage bij Kamerstuk 31 066, nr. 920) Burgers die door deze handelingen gedupeerd zijn kunnen hiervoor ook terecht bij UHT. Bij de hersteloperatie voor de kinderopvangtoeslag wordt MSNP al meegenomen.
 Samenloop met toezichtlijst en FSV
 Alle fraude-risicosignalen kwamen binnen bij het fraudemeldpunt van het toenmalige fraudeteam van Toeslagen. Een medewerker van dit fraudemeldpunt maakte handmatig een selectie van fraude-risicosignalen die vervolgens in het destijds operationele Fraude Signalering Voorziening (FSV) geregistreerd werden. FSV had binnen Toeslagen een ondersteunende functie in de afhandeling van fraude-risicosignalen en vormde daarin vaak het startpunt voor de beoordeling. Als bij de beoordeling werd geconstateerd dat er opzettelijk onjuistheden in de toeslagaanvraag waren opgenomen, konden deze burgers vervolgens ook een terugvordering krijgen. Bij een verzoek om een persoonlijke betalingsregeling door de burger kon een eventuele O/GS-kwalificatie voorkomen en de daarmee samenhangende hierboven beschreven gevolgen. Vanaf 2017 beoordeelde het toenmalige Fraudeteam ten behoeve van het invorderingsproces bij Inning ook de vraag of sprake was van O/GS. Op basis daarvan bepaalde Inning of er wel of niet werd meegewerkt aan het verzoek om een persoonlijke betalingsregeling. Het kwam voor dat bij die constatering een medewerker van het Fraudeteam alsnog constateerde dat de betreffende burger ook in FSV moest worden geregistreerd.
 Ongeveer de helft van de burgers die in FSV stonden geregistreerd, zijn ook op de zogenaamde «toezichtlijst» geplaatst. Het is niet duidelijk waarom de ene burger wel en de andere burger niet op deze lijst werd geplaatst. Plaatsing op de toezichtlijst gebeurde handmatig door tussenkomst van een medewerker van het voormalige fraudeteam. Plaatsing op de toezichtlijst betekende dat burgers langdurig voor elke toeslagaanvraag of wijziging ervan voor handmatige beoordeling werden geselecteerd. Hierdoor konden zij opnieuw te maken krijgen met een achteraf bezien (te) strenge uitleg van wet- en regelgeving, een hoge terugvordering en (dus) soms ook met O/GS in de fase van invordering. Het was niet zo dat de selectie door het risicoclassificatiemodel standaard tot een opvoer in FSV of een O/GS-kwalificatie leidde.
 FSV kende binnen Toeslagen geen geautomatiseerde systeemkoppelingen met andere applicaties en dus ook niet met het model. Enkel bij de bouw van het risicoclassificatiemodel in 2013 is het model getraind met (gecontroleerde en gecorrigeerde) cases gekozen uit (de voorloper van) FSV als voorbeelden van risicosignalen over toeslagaanvragen. Burgers die op de toezichtlijst stonden werden uitgeworpen voor handmatige beoordeling. De conclusies die op basis van die beoordeling werden genomen ten aanzien van de aanvraag werden, gedurende de periode dat het model in gebruik was, gebruikt om het model te trainen in wat juiste en onjuiste aanvragen zijn.
 Resumerend
 Kortom, zoals eerder beschreven, werd het risicoclassificatiemodel gebruikt om te selecteren welke nieuwe aanvragen dan wel wijzigingen in bestaande toeslagaanvragen, voor een handmatige behandeling in aanmerking kwamen. Wanneer een toeslagaanvraag handmatig werd behandeld, dan konden de gevolgen van die handmatige behandeling voor de burger zeer groot zijn door de achteraf bezien te strikte toepassing van de wet- en regelgeving tijdens de uitvoering van het toezicht.
 
 
 
 3.
 Het verzoek en het vervolg
 
 Naar aanleiding van het verzoek van uw Kamer wordt bij Toeslagen gestart met een analyse op de uitkomsten van het model over de periode 2014–2019. Daarbij wordt gekeken naar de burgers die daadwerkelijk handmatig zijn beoordeeld, na selectie door het model. Het resultaat hiervan gaat laten zien welke aanvragen zijn geselecteerd en welke indicator(en) daarbij een rol speelde(n) en of die indicator veel of weinig invloed daarop had. Ook verwacht ik dat deze analyse inzicht biedt in de doelgroep die door het toezicht is geraakt, zoals ook eind 2019 is gedaan voor de AUT.
 De uitkomsten van deze analyse gaan nog meer inzicht bieden in de werking van het model en de samenhang tussen de verschillende indicatoren. Ik wil dit inzicht ook betrekken bij de evaluatie van de afgeronde pilot met het Behandelkeuzemodel, waarover ik u in mijn brief van 26 november 20216Kamerstuk 31 066, nr. 923. heb geïnformeerd. Mede op basis van de inzichten verwacht ik dat lessen getrokken kunnen worden voor de toekomstige inrichting van het toezicht binnen Toeslagen. Vervolgens wordt besloten of en op welke manier het behandelkeuzemodel binnen Toeslagen kan worden ingezet. Daarbij wordt vooraf getoetst aan de geldende juridische en vaktechnische kaders waaronder de kaders die zien op mensenrechten en anti-discriminatie. De Functionaris Gegevensbescherming (FG) zal hierbij worden betrokken en ook de inspectie belastingen, toeslagen en douane zal ik tijdig informeren. Zoals eerder gemeld, informeer ik uw Kamer voordat het behandelkeuzemodel definitief in gebruik genomen wordt en welke afwegingen hieraan ten grondslag liggen.
 Ten aanzien van 2013 wil ik nog opmerken dat dit het jaar van de opstartfase van het model betrof. De verwachting is dat hierdoor de over 2013 beschikbare informatie minder compleet zal zijn dan over de latere jaren. In de uiteindelijke analyse zal duidelijk worden in hoeverre de uitkomsten ook betrekking zullen hebben op 2013.
 De bovengenoemde analyse vraagt eenvoudigweg tijd. Ik verwacht medio februari 2022 het resultaat van de analyse met uw Kamer te kunnen delen.
 Omdat een schriftelijke toelichting op de werking van het model wellicht niet een antwoord op alle vragen geeft, heb ik uw Kamer bij brief van 26 november 20217Kamerstuk 31 066, nr. 923. een technische briefing aanboden. Voor het geval uw Kamer daar prijs op zou stellen, attendeer ik u op dat aanbod.
 
 
 
 
 De Staatssecretaris van Financiën,
 
 A.C. van
 Huffelen