Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

14
Elke burger en bedrijf krijgt de aandacht die hij/zij verdient Ontwikkeling van een risicoclassificatiemodel, op weg naar meer businessvalue 24 november 2014 Martijn Scheele B/CA - BICC Paul van Egmond B/CA - AFB

description

Burgers de aandacht geven die ze verdienen: dat is het idee achter het Greenlane-proefproject dat sinds eind vorig jaar loopt bij de Belastingdienst. Deloitte ontwikkelde hiertoe een risicoclassificatiemodel dat razendsnel een toeslagaanvraag of belastingaangifte een eerste oordeel kan geven. SAS en Sogeti inspireerden de Belastingdienst tijdens events. SAS en Teradata leverden de software & hardware. De Belastingdienst is Nederlands grootste administratieve organisatie en is één van de grootste databezitters van Nederland. De Belastingdienst loopt voorop als het gaat over op een slimme manier gebruik maken van data' . Laat u meenemen in hoe het traject verliep en wat de business effecten zijn. Ervaar hoe het de Belastingdienst besturing beïnvloedde om tot een meer data driven organisatie te komen.

Transcript of Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

Page 1: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

Elke burger en bedrijf krijgt de aandacht die

hij/zij verdient

Ontwikkeling van een risicoclassificatiemodel, op weg

naar meer businessvalue

24 november 2014 Martijn Scheele B/CA - BICC Paul van Egmond B/CA - AFB

Page 2: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

2

Page 3: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

3 3

Overige volumes

• We betalen uit:

> BTW € 22 mld

> Teruggaven IH € 12 mld

> Toeslagen € 11 mld

• Aantal burgers met een aangifte IH 7,8 mio

• Aantal burgers met Toeslagen 7,1 mio

• Aantal ondernemers 1,6 mio

• Aantal bezoeken Internetsites 44 mio

• Aantal telefoongesprekken 17 mio

• Aantal medewerkers 30.000

Page 4: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

Elke burger en bedrijf krijgt de aandacht die hij/zij verdient

Page 6: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

6

Opdracht

X

Page 7: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.
Page 8: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

8

Data driven organisatie, kijk vanuit analytics

van standaard analyse naar ‘wat vertelt en voorspelt de data jou’

Greenlane

Page 9: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

USER ROLES & THE ANALYTICS LIFECYCLE

•IDENTIFY /

•FORMULATE

•PROBLEM

•DATA

•PREPARATION

•DATA

•EXPLORATION

•TRANSFORM

•& SELECT

•BUILD

•MODEL

•VALIDATE

•MODEL

•DEPLOY

•MODEL

•EVALUATE /

•MONITOR

•RESULTS

•Domain Expert

•Makes Decisions

•Evaluates Processes and ROI

•BUSINESS

•MANAGER

•Model Validation

•Model Deployment

•Data Preparation

•IT SYSTEMS /

•MANAGEMENT

•Data Exploration

•Data Visualization

•Report Creation

•BUSINESS

ANALYST

•Exploratory Analysis

•Descriptive Segmentation

•Predictive Modeling

•ANALYST

•DATA

SCIENTIST

Page 10: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

10

Statistisch model / machinaal leren.

• Supervised learning

• Gedrag uit het verleden bij IH en TSL is basis: > Trainingsset met foute en goede gevallen IH en TSL (totaal

52.000 stuks)

• Databronnen ontsluiten

• Data vertalen naar indicatoren

• Indicatoren programmeren

• Beslisbomen modelleren

• Model draaien op totale populatie (scoring)

• Steekproef validatie door toezichtsmedewerkers

• Resultaten validatie terugbrengen in het model

Page 11: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

Indicatoren model

Antifraudebox 11

BRP

Geo-gegevens

Auto

Inkomen

Logistiek

Woning

CBS

Schulden/ betalings- gedrag

Werk-gevers

Aangifte-gedrag

Page 12: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

12

Uitkomsten

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

1-10% 10-20% 20-30% 30-40% 40-50% 50-60% 60-70% 70-80% 80-90% 90-100%

Freq

uen

tie

Voorspelde kans op non-compliance

# BSN

nummers

Page 13: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

Antifraudebox 13

Minder dossiers behandelen zonder

opbrengst

Omvang inzet (tijdelijke) medewerkers ▼ Tevredenheid ▲

Eerlijkheid/rechtsgelijkheid ▲

Samen met classificatie op de inhoud van een aangifte: hit-

rate van 25% naar 80% (voorbeeld)

Staatskas ▲ Enthousiasme ▲ Efficiëntie ▲ Proactief ▲

Goed nagedacht over privacy en security

Gevolgen voor de medewerkers

Page 14: Risico geclassificeerd werken naar een data gedreven organisatie voor meer business value.

14

Business Value

• Gegevens centraal – aanpassing architectuur

• Data driven mindset

• Massaal proces: eerste indicatie aanbrengen aan de poort = beter kiezen !