Gaat mini-enquête leiden tot meer transparantie bij de Belastingdienst?

De Belastingdienst heeft recent moeten toegeven dat zij zich op meerdere fronten heeft schuldig gemaakt aan etnisch profileren. Niet alleen bij de toeslagenaffaire werden belastingplichtigen geselecteerd op een tweede nationaliteit maar ook bij de controle module voorlopige aanslagen hield de Belastingdienst er een dergelijk werkwijze op na.

Daarnaast bleek dat de Belastingdienst er al sinds 2001 een geheim registratiesysteem op nahoudt waarin signalen voor fraude worden vastgelegd. Dit registratiesysteem FSV (Fraude Signalering Voorziening) bevatte maar liefst 180.000 namen van burgers die als (mogelijke) fraudeurs worden aangemerkt. Eind februari 2020 is de FSV applicatie in opdracht van de Staatssecretarissen van Financiën Van Huffelen en Vijlbrief tijdelijk (sic!) uit de lucht is gehaald. Als reden geven zij op dat de verwerking van persoonsgegevens kan leiden tot een ‘incompleet en onjuist beeld van de betrokkenen’, waardoor sprake is van een ernstige schending van de AVG wetgeving.

Maar het kan nog erger! Op 28 april 2020 komen Van Huffelen en Vijlbrief met een nieuwe, zeer schokkende bekentenis. Het is hen niet bekend of er binnen de Belastingdienst systemen bestaan die vergelijkbaar zijn met het FSV Systeem en of deze hebben geleid tot benadeling van burgers, ondernemers of bedrijven. Zij hebben immers onvoldoende inzicht in de precieze werkwijze bij de fraudeaanpak in de verschillende onderdelen van de Belastingdienst. De Belastingdienst krijgt de opdracht om voor alle toezichtprocessen helder te maken hoe binnen applicaties, werkinstructies en procesbeschrijvingen met informatie van burgers en bedrijven omgegaan wordt.

De tijden dat individuele medewerkers van de Belastingdienst zaten te wikken en te wegen over wat te doen met een specifiek dossier, zijn overigens allang voorbij. Zoals in vele andere sectoren van de samenleving neemt ook de Belastingdienst steeds vaker beslissingen op basis van Big Data en algoritmes. In een rechtsstaat als de onze is transparantie over de herkomst van die data en over de criteria op basis waarvan die algoritmes uitkomsten genereren, absoluut noodzakelijk. Nieuwe digitale technologieën maken het gericht uitselecteren van ‘verdachte’ doelgroepen en daarmee etnisch profileren, immers een fluitje van een cent.

De Belastingdienst zet Big Data in om er voor te zorgen dat burgers en bedrijven vrijwillig en correct belasting te betalen. Maar deze data worden ook gebruikt om door middel van algoritmes toezicht te houden en fraude op te sporen. En hierin schuilt het gevaar van vooringenomenheid en discriminatie. De Belastingdienst kan zo met één druk op de knop bijvoorbeeld alle belastingplichtigen met een tweede nationaliteit vaker selecteren voor een extra controle op de juistheid van de door hen ingediende aangiften dan wel aan hen verleende toeslagen.

Hier komt nog bij dat algoritmes ‘zelflerend’ zijn, zodat bijvoorbeeld belastingplichtigen met een dubbele nationaliteit, na één keer te zijn geselecteerd voor die extra controle, vaker voorkomen in de statistieken en vervolgens ook steeds vaker zullen worden gecontroleerd. Terwijl andere belastingplichtigen die misbruik maken van fiscale faciliteiten en/of toeslagen, langdurig onopgemerkt kunnen blijven.
De inzet van Big Data en algoritmes biedt de overheid en dus ook de Belastingdienst onmiskenbaar kansen voor de opsporing en bestrijding van fraude. Maar er liggen ook risico’s voor de burgers op de loer op het gebied van privacy en discriminatie, zoals de toeslagenaffaire pijnlijk duidelijk heeft gemaakt. Daarom zijn nieuwe checks en balances nodig om te waarborgen dat deze mogelijkheden worden ingezet op een wijze die past binnen onze democratische rechtstaat.

Twee maatregelen liggen hier voor de hand.
Allereerst zou de Tweede Kamer de staatssecretaris van Financiën kunnen vragen voortaan jaarlijks vooraf te rapporteren welke selectieregels de door de Belastingdienst in te zetten algoritmes bevatten op basis waarvan belastingplichtigen voor extra controles worden geselecteerd. Door hier transparant over te zijn komt de soms lastige en binnen een rechtstaat fundamentele afweging tussen het beschermen van grondrechten van de burger en het aanpakken van fraude te liggen waar deze thuishoort: bij het parlement.

Het gebruik van Big Data stelt daarom hoge eisen aan de transparantie van overheidsorganen en dus ook van de Belastingdienst. Doordat de Belastingdienst steeds meer gebruik maakt van Big Data wordt het wantrouwen van de burger navenant groter. Bovendien handelt de Belastingdienst hiermee al snel in strijd met het recht op privacy, omdat een wettelijke verankering van het verzamelen van persoonlijke gegevens veelal ontbreekt. Ook zou wettelijk moeten worden vastgelegd dat belastingplichtigen die aan extra controles worden onderworpen (bijvoorbeeld in de vorm van een boekenonderzoek), het recht hebben door de Belastingdienst te worden geïnformeerd op basis van welke criteria zij hiervoor zijn geselecteerd. Het antwoord dat nu nog vaak wordt gegeven (namelijk dat zij ‘at random’ zijn gekozen) volstaat niet meer in een door algoritmes beheerst keuzeproces. Ook hier is transparantie geboden.
De binnenkort te benoemen parlementaire commissie die dit najaar de mini-enquête gaat uitvoeren, doet er verstandig aan deze suggesties mee te nemen.

Share on facebook
Facebook 0
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn 0

PE-punten of PE-uren behalen?

ProceD geeft studiebijeenkomsten, incompany training en vaktechnisch overleg.


Lees verder »

Actualiteiten

publicaties

uitspraken

laatste tweets @proced_nl

Almere meldt primeur: notariskantoor gesloten om criminele banden https://t.co/MQyaf3cRqw

Parlementair onderzoek is gemiste kans in slowmotion. https://t.co/fX2wYMNrZ5

Tweede week verhoren kinderopvangtoeslagenaffaire • 'Politiek' is aan de beurt https://t.co/X07PQ3nZw4

Verhoren kinderopvangtoeslag op de helft, wie krijgt volgende week de schuld? https://t.co/5zFF7huqPG

Topambtenaar SZW: Belastingdienst voerde 'fraudejacht' op ouders https://t.co/OhJpdQSaLd