De Europese Unie loopt jaarlijks tussen de € 100 mrd en € 200 mrd aan btw-inkomsten mis, die naar schatting zeker voor de helft fraude betreffen. Hoewel btw-fraude in Europa hoog op de politieke agenda staat, heeft de bestrijding hiervan weinig effect. Dit probleem kunnen we effectiever aanpakken door de bestaande bestrijdingsmethoden te combineren met moderne methoden voor terrorismebestrijding.
De tekortkomingen van de bestaande methoden
Bestaande methoden bieden niet genoeg inzicht in data om btw-fraudeurs op te sporen. Wat de opsporing lastig maakt, is dat fraudeurs meestal voldoen aan de gebruikelijke checks en balances.
De bestaande methoden combineren financiële en fiscale indicatoren, zoals kredietwaardigheid, inschrijvingsgegevens en btw-nummers. Om meer bruikbare inzichten te krijgen, verfijnen we deze methoden met methoden voor terrorismebestrijding, waar ook gekeken wordt naar a-typische data uit andere bronnen. Een voorbeeld hiervan is een link met websites waarbij fraudeurs veelal hard trachten "credible" te zijn en aan de andere kant direct contact wensen te vermijden. Zo zien websites er vaak prima uit, maar bieden zij er meestal geen informatie over carrièrekansen. Zij hebben helemaal geen zin daar telefoontjes over te krijgen.
Door financiële data te koppelen aan bijvoorbeeld data uit websites, zoals een jaarrekening op de homepage (a-typisch), kunnen we patronen ontdekken die fraudeurs toepassen.
Methoden voor terrorismebestrijding
De moderne methoden voor terrorismebestrijding zijn veelal ook gebaseerd op een meer vergevorderde vorm van analyse van "big data" en het slim combineren van harde en zachte data uit verschillende bronnen. Hierbij worden reeds ook financiële en sociale gegevens gecombineerd, zoals het openen van rekeningen met typisch iets meer dan 4000 USD aan cash, veel cash opnames op vrijdag, gecombineerd met het hebben van een huur- in plaats van een koophuis, een woonbuurt in de buurt van een moskee, ingeschreven staan als student en een mannelijk geslacht.
Aan de hand van deze gegevens kwamen de diensten veel dichter op het spoor van mogelijke terroristen, maar nog steeds niet dicht genoeg. Een zekerheid van 99% is bij terrorismebestrijding bij lange na niet genoeg zekerheid. Door daarnaast te kijken naar a-typische data en afwijkend gedrag, zoals het hebben van een levensverzekering (want die keert toch niet uit na een terroristische aanslag), was er sprake van 99,9% zekerheid.
Een dergelijke aanpak zou ook helpen om belastingfraude beter in kaart te brengen. Dat is gebleken bij een geval waar fraude bij afnemers van emissierechten aan het licht kwam. Hier werd traditioneel financieel relevante data gecombineerd met minder voor de hand liggende data, zoals het vestigingsadres en het hebben van een elektriciteits- en waterrekening. Interessante patronen werden ontdekt.
Het combineren van verschillende methoden
Om btw-fraudeurs beter op te sporen zullen we de verschillende methoden dus moeten combineren en gaan kijken naar big data, waarbij het vooral gaat om het combineren van financiële en a-typische alsook sociale data en andere zachte data, zoals websites, betalingsverkeer, belastingafdracht, te lage elektriciteitsrekeningen en zeer korte huurcontracten. Afwijkend gedrag is daarin erg belangrijk, want paspoorten, inschrijvingen bij de Kamer van Koophandel en btw-nummers zijn of lijken altijd wel in orde.
Bron: Deloitte
0
