Signaalmodel OB Carrouselfraude (OBCF)

Belastingdienst

Op deze pagina vindt u informatie over het algoritme ‘OB Carrouselfraude’. Dit algoritme helpt de Belastingdienst bij het vinden van mogelijke carrouselfraude. 

Laatst gewijzigd op 8 april 2025 om 9:18 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Impactvolle algoritmes
• Impacttoetsen: Veld niet ingevuld.
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

Overheidsfinanciën

Begindatum

Veld niet ingevuld.

Contactgegevens

[e-mail]

Link naar publiekspagina

https://over-ons.belastingdienst.nl/onderwerpen/omgaan-met-gegevens/algoritmeregister/

Link naar bronregistratie

https://over-ons.belastingdienst.nl/onderwerpen/omgaan-met-gegevens/algoritmeregister/signaalmodel-ob-carrouselfraude-obcf/

Verantwoord gebruik

Doel en impact

De meeste ondernemingen doen aangifte voor de omzetbelasting (ook wel btw genoemd). Aangifte voor de omzetbelasting wordt gedaan over een bepaald tijdvak, per maand, kwartaal of jaar. In sommige gevallen wordt de aangifte niet, of onjuist ingediend om minder belasting te betalen of onterecht belasting terug te vragen. In dat geval kan zijn sprake van fraude. Een bekende vorm van btw-fraude is carrouselfraude.

Bij Carrouselfraude draagt een ondernemer geen btw af aan de Belastingdienst, terwijl deze ondernemer zijn afnemers die btw wel in rekening brengt. De fraude gaat over verschillende EU-landen heen via een ingewikkelde handelsketen met meerdere bedrijven. Minstens één bedrijf draagt de ontvangen BTW niet af. Doordat de fraude zo ingewikkeld is opgezet, worden de Belastingdienst en goedwillende ondernemers misleid. De ondernemer houdt de ontvangen BTW zelf en benadeelt zo de overheid en de maatschappij. Omdat de goederen of diensten vaak in een cirkel worden verhandeld, wordt dit carrouselfraude genoemd.

De Belastingdienst wil mogelijke carrouselfraude zo vroeg mogelijk signaleren zodat tijdig kan worden ingegrepen om schade te voorkomen. Daarvoor wordt onder andere gebruik gemaakt van het algoritme OBCF. De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door ervaren medewerkers als hulpmiddel om te beoordelen of er mogelijk sprake is van carrouselfraude.

Overigens vindt het misbruik niet altijd zoals in het bovenstaande plaats in een cirkel. Met behulp van het algoritme kunnen ook andere vormen van Intracommunautaire BTW-fraude worden gedetecteerd.

Afwegingen

Met behulp van de inzet van het algoritme OBCF kunnen ervaren medewerkers mogelijke carrousel-netwerken in een zo vroeg mogelijk stadium opsporen. Hiermee kan fraude voorkomen of zo vroeg mogelijk beperkt worden. OBCF kent op basis van bepaalde gegevens, waarvan bekend is dat ze wijzen op een verhoogde kans op mogelijke betrokkenheid bij carrouselfraude, een score toe aan ondernemingen. Zo kan de medewerker sneller en gerichter onderzoek doen en kan de mogelijke carrouselfraude sneller worden opgemerkt. 

Menselijke tussenkomst

Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegde en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Bij de werking van het algoritme is altijd sprake van menselijke tussenkomst. Door het algoritme wordt een score toegekend die door medewerkers wordt gebruikt als indicatie bij het opstellen van een behandeladvies. Een hoge score leidt niet automatisch tot behandeling. Het is de medewerker van de Belastingdienst die de beslissing neemt.

Risicobeheer

De Algemene wet bestuursrecht (Awb) vereist dat het handelen van de overheid transparant en rechtmatig is. De Belastingdienst neemt bij de toepassing en ontwikkeling van algoritmen de algemene beginselen van behoorlijk bestuur in acht.

Voor de ontwikkeling van algoritmes zijn door de Belastingdienst voorwaarden opgesteld, een kwaliteitsframework. Hierin staan regels en afspraken die zijn gevolgd bij de ontwikkeling van het algoritme. De voorwaarden van de Auditdienst Rijk zijn hierbij leidend. Op vaste momenten controleert de Belastingdienst of het algoritme nog steeds aan de kwaliteitseisen voldoet.

In het algoritme worden gegevens gebruikt die zijn verzameld in het kader van verschillende belastingwetten. Zoals de AVG voorschrijft worden er niet meer gegevens gebruikt dan noodzakelijk is.

De bedrijfsregels worden periodiek geëvalueerd en zo nodig bijgesteld om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving.

Wettelijke basis

• Algemene wet bestuursrecht (Awb)
• Algemene wet inzake rijksbelastingen (Awr)
• Wet algemene bepalingen burgerservicenummer
• Wet op de omzetbelasting 1968
• Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)
• Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (UAVG)
• Archiefwet 1995.
• Verordening (EU) nr. 904/2010 betreffende de administratieve samenwerking en de bestrijding van fraude op het gebied van de belasting over de toegevoegde waarde.

Links naar wettelijke basis

• Algemene wet bestuursrecht (Awb): https://wetten.overheid.nl/BWBR0005537
• Algemene wet inzake rijksbelastingen (Awr): https://wetten.overheid.nl/BWBR0002320/
• Wet algemene bepalingen burgerservicenummer: https://wetten.overheid.nl/BWBR0022428/
• Wet op de omzetbelasting 1968 : https://wetten.overheid.nl/BWBR0002629/
• Algemene verordening gegevensbescherming (AVG): https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?uri=CELEX:32016R0679
• Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming (UAVG): https://wetten.overheid.nl/BWBR0040940/
• Archiefwet 1995.: https://wetten.overheid.nl/BWBR0007376/
• Verordening (EU) nr. 904/2010 betreffende de administratieve samenwerking en de bestrijding van fraude op het gebied van de belasting over de toegevoegde waarde.: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?uri=CELEX:02010R0904-20240101

Toelichting op impacttoetsen

Het gebruik van de gegevens dient te worden getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Door het toetsen van persoonsgegevens komen eventuele privacyrisico's in beeld en kunnen passende maatregelen genomen worden. 

De AVG schrijft voor dat er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden. 

Het algoritme wordt beoordeeld in lijn met toepasselijke non-discriminatiebeginselen voor directe en indirecte discriminatie. Door zo min mogelijk persoonsgegevens te verwerken, wordt het risico op directe discriminatie verkleind. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen. 

Werking

Gegevens

• Identificerende gegevens ondernemer (o.a. BSN)
• Bedrijfsgegevens
• Aangiftegegevens Omzetbelasting
• Invoergegevens
• Handel- en bedrijfsgegevens in andere EU-lidstaten
• Betalingsgegevens en invorderingsgegevens
• Voertuiggegevens

Links naar gegevensbronnen

• Identificerende gegevens ondernemer (o.a. BSN): Basisregistratie Personen (BRP)
• Bedrijfsgegevens: KvK (Kamer van Koophandel)
• Aangiftegegevens Omzetbelasting: Belastingdienst
• Invoergegevens: Douane
• Handel- en bedrijfsgegevens in andere EU-lidstaten: Europese Belastingdiensten
• Betalingsgegevens en invorderingsgegevens: Belastingdienst
• Voertuiggegevens: RDW

Technische werking

Het algoritme maakt gebruik van bedrijfsregels die inhoudsdeskundigen hebben opgesteld op basis van wet- en regelgeving en expertise. Het algoritme kent op basis van deze bedrijfsregels een score toe. De uitkomsten van het algoritme worden gebruikt door een groep ervaren medewerkers die zich bezighouden met het onderzoeken van mogelijke carrouselfraude. 

Het algoritme is niet zelflerend. Dat betekent dat het zich niet ontwikkelt tijdens het gebruik ervan.

Leverancier

Het algoritme is door medewerkers van bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt intern onderhouden.