Brief regering : Update Risicomodellen Toeslagen

Nr. 976 BRIEF VAN DE STAATSSECRETARIS VAN FINANCIËN

Aan de Voorzitter van de Tweede Kamer der Staten-Generaal

Den Haag, 24 februari 2022

Hierbij wordt uw Kamer geïnformeerd over het uitstel van de verzending van de analyse
van het Risicoclassificatiemodel Toeslagen, het Behandelkeuzemodel dat zich nog steeds
in de pilotfase bevindt en over het «Voorspellend model problematische terugvorderingen»
waarover uw Kamer nog niet eerder is geïnformeerd.

Analyse van het Risicoclassificatiemodel

Bij brieven van 26 november en 8 december 2021 heeft mijn ambtsvoorganger uw Kamer
geïnformeerd over het Risicoclassificatiemodel van Toeslagen.1 Daarbij is aangegeven dat Toeslagen start met een analyse op de uitkomsten van het
model over in ieder geval de periode 2014–2019, en dat de verwachting was dat het
resultaat van deze analyse medio februari 2022 met uw Kamer gedeeld zouden kunnen
worden. Deze analyse blijkt helaas complexer dan voorzien en vraagt daardoor meer
tijd. De oorzaak hiervan is gelegen in het grote aantal gegevens dat moet worden geanalyseerd.
De bijgestelde verwachting is dat de analyse voor het meireces met uw Kamer gedeeld
kan worden.

Behandelkeuzemodel

In reactie op de hiervoor genoemde vragen van uw Kamer heeft mijn ambtsvoorganger
in de brief van 26 november 20212 uw leden geïnformeerd over de ontwikkeling van het behandelkeuzemodel. Op dit moment
bevindt het behandelkeuzemodel zich nog in de pilotfase. Zoals toegezegd wordt uw
Kamer nader geïnformeerd over dit behandelkeuzemodel en welke afwegingen hieraan ten
grondslag liggen voordat het behandelkeuzemodel definitief in gebruik wordt genomen.

Voorspellend model problematisch terugvorderingen

Tijdens het Vragenuur op 23 november 2021 kwam tevens de vraag aan de orde van het
lid Van der Lee (GroenLinks) of het werken met zelflerende modellen wenselijk is als
het gaat om het beoordelen van aanvragen van mensen, en of Toeslagen op dit moment
dergelijke modellen gebruikt (Handelingen II 2021/22, nr. 25, item 4). Bij de beantwoording van deze vraag is ten onrechte geen melding gemaakt van het
«Voorspellend model problematische terugvorderingen». Hoewel dit model qua doel en
aard van de indicatoren afwijkt van het Risicoclassificatiemodel, kent het model wel
een vergelijkbare techniek door het gebruik van risicoscores en indicatoren. In de
volgende alinea’s worden de werking van dit model en enkele aandachtspunten toegelicht,
waaronder de samenhang met het Risicoclassificatiemodel Toeslagen, het gebruik van
indicatoren met het risico op bias en de inventarisatie van (vergelijkbare) modellen
bij Toeslagen.

Werking van het model

Als onderdeel van het Verbeterprogramma Kinderopvangtoeslag is Toeslagen voor het
thema «persoonlijke begeleiding» in 2018 gestart met het ontwikkelen van een voorspellend
model om problematische terugvorderingen te voorkomen.

Bij het voorspellend model problematische terugvorderingen worden de burgers met het
hoogste risico op betalingsproblemen geselecteerd voor persoonlijke begeleiding met
als doel om deze betalingsproblemen zoveel mogelijk te voorkomen. Zij krijgen hulp
aangeboden en mogen deze hulp ook weigeren of deze tijdens de begeleiding stopzetten.
Daarbij worden ze niet belast met administratieve lasten of extra controles. Het feit
dat iemand wordt geselecteerd door het voorspellend model problematische terugvorderingen,
heeft geen automatische gevolgen voor de lopende toeslag. In overleg met de burger
wordt handmatig bepaald of de toeslag aangepast moet worden als een lopende toeslag
mogelijk niet juist is.

Het voorspellend model problematische terugvorderingen wordt gebruikt om op basis
van risicoscores te voorspellen wie er naar verwachting over een half jaar in betalingsproblemen
zal komen. Het model werkt met scores op indicatoren. De indicatoren zijn opgesteld
op basis van voorbeelden van hoge terugvorderingen, waarbij mensen al dan niet in
de dwanginvordering terecht zijn gekomen.

Met behulp van algoritmen wordt berekend welke van de indicatoren het meest voorspellend
zijn. De ontwikkelaars van het voorspellend model bepalen vervolgens in overleg met
experts op het gebied van privacy welke indicatoren daadwerkelijk worden gebruikt.

Samenhang met het Risicoclassificatiemodel Toeslagen

Medio 2020 is het model geïmplementeerd, maar ook snel daarna stilgelegd vanwege de
constateringen rondom de privacy waarborgen van het Risicoclassificatiemodel Toeslagen
zoals bekend gemaakt in de kabinetsreactie op het rapport van het Autoriteit Persoonsgegevens
in juli 2020.3 De privacy risico’s zijn vervolgens in beeld gebracht en geadresseerd als addendum
op de Gegevensbeschermingseffectbeoordeling (GEB) van het «Rechtmatig toekennen voorschot
kinderopvangtoeslag door proactief signaleren». Nadat deze zogenaamde deel-GEB akkoord
is bevonden, is het gebruik van het voorspellend model problematische terugvorderingen
model in februari 2021 weer opgestart.

De deel-GEB van het voorspellend model problematische terugvorderingen is als bijlage
bij deze brief gevoegd4. Deze deel-GEB betreft een document uit december 2020. Destijds was nog niet besloten
om definitief niet meer verder te gaan met het Risicoclassificatiemodel Toeslagen.
Een aantal zaken in de deel-GEB van het voorspellend model problematische terugvorderingen
zijn daarom achterhaald, en het document wordt op dit moment dan ook geactualiseerd.
Dit wordt hieronder toegelicht.

In de deel-GEB is opgenomen dat er samenhang is met het Risicoclassificatiemodel Toeslagen
in de vorm van «preparaties» (verwerkte brongegevens) voor de training van het model. Dat betekent dat de brongegevens
die werden verzameld voor het Risicoclassificatiemodel Toeslagen ook zijn gebruikt
voor de training van het voorspellend model problematische terugvorderingen. De voorbeelden
van juiste en onjuiste aanvragen en de weging van het Risicoclassificatiemodel Toeslagen
zijn niet gebruikt, ook de gegevens over nationaliteit worden in dit model niet gebruikt.
Deze passage in de deel-GEB is niet meer actueel omdat van deze preparaties geen gebruik
meer wordt gemaakt. Het voorspellend model wordt op dit moment één keer per jaar getraind.
Voor de volgende training zal een toets worden gedaan op welke indicatoren in de training
zullen worden meegenomen. Standaard zijn dataminimalisatie en het voorkomen van bias
en vooringenomenheid belangrijke uitgangspunten.

Gebruik van indicatoren

In de deel-GEB is beschreven dat het gebruik van bepaalde indicatoren kan leiden tot
een bias. Voor het gebruik van het model zijn enkel de acht indicatoren verwerkt die
voldoende voorspellend waren en waarbij het risico op bias zo veel mogelijk wordt
voorkomen:

1) Het aantal kinderen waarvoor kinderopvangtoeslag is aangevraagd;

2) Het bedrag aan openstaande toeslagen-vorderingen;

3) Het bedrag aan openstaande kinderopvangtoeslag-vordering;

4) De hoogte van de maandelijkse eigen bijdrage aan kinderopvang;

5) De eigen bijdrage per jaar ten opzichte van de financiële draagkracht van het huishouden;

6) Het verschil tussen de voorlopige toekenning en de definitieve toekenning aan kinderopvangtoeslag;

7) De leeftijd van het jongste kind waarvoor kinderopvangtoeslag wordt aangevraagd;

8) De status waarin de toeslag-vordering zich bevindt, zoals een standaard of persoonlijke
betalingsregeling, beslaglegging of oninbaar leiden van de vordering.

Inventarisatie modellen

Op dit moment zijn voor zover bekend geen andere vergelijkbare modellen in beeld die
werken met risicoscores en/of indicatoren bij Toeslagen. Desondanks kunnen we niet
met volledigheid aangegeven of dit beeld compleet is. Om uw Kamer op dit punt volledig
te kunnen informeren, werkt Toeslagen aan een inventarisatie waaruit moet blijken
of er nog andere modellen zijn die werken met risicoscores en/of indicatoren.

Ik zal uw Kamer informeren indien uit deze inventarisatie relevante informatie naar
voren komt.

De Staatssecretaris van Financiën, A. de Vries