Uitkeringsfraude is niet altijd even zichtbaar. Vaak komen dergelijke dossiers eerder spontaan bij de onderzoeksinstellingen terecht. Bij de FGP komen dossiers meestal toe via de
22 Zie ook art. 126 t.e.m. art. 131nonies Werkloosheidsbesluit. 23 Dossieranalyse politie.
31 arbeidsauditeur die op basis van een ministeriële richtlijn zaken die aan het criterium “complexiteit” voldoen, aan hen toewijst24 (MR 2002), eventueel op vraag van inspectiediensten of de lokale politie. Een onderzoek is complex door de aard van het (de) te onderzoeken feit(en), de aard van de te verrichten onderzoeksdaden en de geografische spreiding van de gespecialiseerde onderzoeksdaden. Daarnaast komen zaken in het vizier door een aanvraag tot bijstand van een andere FGP in een ander dossier. Hoe fraude zich voordoet, is dus belangrijk om te beslissen of een bepaald dossier kan onderzocht worden door de FGP. De lokale politie onderzoekt ook uitkeringsfraude. Dergelijke dossiers komen binnen via allerlei kanalen, onder meer door FAMIFED, de RVA, het RIZIV, het OCMW, stadsdiensten of stadswachters, burgers zelf of via de interventiediensten van de lokale politie wanneer zij iets zien wat niet klopt. Dit laatste gebeurt via ambtshalve vaststellingen door de interventie of de cel Ecofin van de LRD. De lokale politie kan uitkeringsfraude in het vizier krijgen naar aanleiding van controles georganiseerd door politiediensten of inspectiediensten.25
De RSZ heeft een bevoegdheid bij uitkeringsfraude wanneer deze te maken heeft met een valse aangifte van tewerkstelling bij de RSZ en gaat meer bepaald over de sociale verzekering van werknemers en het verkrijgen van een frauduleuze uitkering. Een eerste mogelijkheid van kennisname door de RSZ, is via meldingen van uitkeringsinstellingen. Vaak gaat het dan over twijfels over de juistheid van de aangifte van tewerkstelling. De uitkeringsinstellingen hebben in dit geval geen bevoegdheid om de juistheid van de aangifte te onderzoeken en maken dan melding hiervan bij de RSZ, die wel bevoegd is. Vervolgens werkt de RSZ ook met een eigen systeem van datamining (RSZ, 2017), waarbij aan de hand van verschillende indicatoren verdachte werkgevers gedetecteerd kunnen worden.26 Datamining is eigenlijk de analyse van (vaak grote) observationele data om bepaalde verbanden te vinden en een samenvatting te geven van die data op een nieuwe manier die zowel begrijpelijk zijn als bruikbaar voor de eigenaar van de data (Hand, 2007). Tot slot kunnen ook de sociaal inspecteurs of de controledienst van de RSZ zelf onderzoeken opstarten naar verdachte gevallen op basis van opvolging van de eigen dossiers.27
De RVA kan op grond van stukken nagaan of er geen onjuiste verklaringen zijn afgeleid of dat de ingediende stukken vals of vervalst zijn. Vervolgens wordt ook hier het systeem van
24 Onderdelen 4.1. en 4.2. MR van 20 februari 2002.
25 Interview met rechercheur van de lokale politie Lokeren, Izegem, 31 maart 2020. 26 Interview met inspecteur van de RSZ Gent, Izegem, 20 april 2020.
32 datamining aangewend. Meer bepaald worden databanken gekruist. Dit kunnen interne databanken van de RVA zelf zijn, maar ook databanken van sociale zekerheidsinstellingen en instellingen buiten de sociale zekerheid, zoals bijvoorbeeld de FOD Financiën, om op die manier aanwijzingen van uitkeringsfraude te ontdekken. Dit proces wordt door de RVA aangeduid als datamatching. Oorspronkelijk werd ingezet op kruisingen na de toekenning van een recht, maar nu wordt meer en meer geïnvesteerd in gegevensuitwisseling voor de toekenning ervan met het oog op het vermijden van verboden cumulaties of foutieve aangiftes. De RVA haalt ook data uit informele bronnen, zoals het internet. Tot slot gebruikt ook zij het systeem van datamining. Dit betekent dat er gezocht wordt naar statistische verbanden, patronen en relaties tussen gekruiste data en op basis hiervan maken ze profielen op van werkgevers, werknemers en uitkeringsgerechtigden die een hoger risicoprofiel op fraude hebben. Sinds 2019 is een reorganisatie en verdere professionalisering van datamining aan de gang om te evolueren naar “KDD” of ‘Knowlegde Discovery in Databases” (RVA, 2020). KDD vormt een weergave van impliciete, voorheen onbekende en potentieel bruikbare informatie uit data (Frawley, Piatetsky-Shapiro, & Matheus, 1992).
DGPH krijgt fraude in het vizier via verschillende kanalen. Enerzijds kunnen particulieren meldingen doen. Anderzijds brengen officiële instanties DGPH op de hoogte. Dit kunnen instanties zijn zoals het RIZIV, de ziekenfondsen of andere overheidsdiensten indien zij over aanwijzingen beschikken die aantonen dat de medische situatie van een betrokkene niet overeenkomst met de medische inschaling die door een bepaalde dienst wordt vastgesteld. DGPH zal in dit geval overwegen een nieuwe medische evaluatie te doen, om aldus te bekijken of de betrokkene nog recht heeft op zijn inkomensvervangende of integratietegemoetkoming.28 Ook de arbeidsauditoraten kunnen melding doen van fraude bij DGPH, vaak in het kader van een onderzoek naar domiciliefraude. Dit heeft te maken met het feit dat de betrokkene vaak voordelen geniet die te maken hebben met de gezinscategorie. De arbeidsauditeur geeft dan opdrachten aan de politie en stelt na het voeren van het onderzoek DGPH op de hoogte, zodat zij eventueel kunnen overgaan op een herberekening van het voordeel.29 Een intern document van DGPH duidt aan welke procedure moet gevolgd worden. Hierin staat dat de melding kan gedaan worden door dossierbeheerders, evaluerende artsen of door externe meldingen. Deze meldingen worden dan onmiddellijk doorgestuurd naar een bepaald fraude-adres binnen DGPH. De melding kan gedaan worden bij een signaal of aanwijzing van fraude, maar kan ook
28 Interview met medewerker van DGPH, Izegem, 3 april 2020. 29 Interview met medewerker van DGPH, Izegem, 3 april 2020.
33 anoniem gebeuren. Recent is de functie van fraudecoördinator opgericht naar het voorbeeld van een Brusselse instelling. Een aangepaste tool voor registratie en opvolging van fraudedossiers is in de maak, waardoor voor zowel de tool als de functie op het moment van het schrijven van deze masterproef geen cijfers beschikbaar zijn.30
Omwille van het feit dat helaas geen interview is afgenomen bij het RIZIV en er geen allesomvattend document beschikbaar is met betrekking tot de opsporing van fraude, kan geen sluitende uitspraak worden gedaan van hoe meldingen bij hen binnen komen. Het een en ander kan teruggevonden worden in het Actieplan Sociale fraudebestrijding van 2019 dat door de SIOD beschikbaar wordt gesteld (SIOD, 2018). Hierin staat te lezen dat de RVA en het RIZIV tweemaandelijks vergaderingen zullen organiseren met het oog op een gemeenschappelijke aanpak en het analyseren en opvolgen van de resultaten van de samenwerking. Dit is nogmaals herhaald in het Actieplan van 2020 (SIOD (1), 2019). Uit deze actieplannen en uit bovenstaande uiteenzetting kan worden afgeleid dat ook zij meldingen krijgen van andere diensten wanneer zij weet krijgen van fraude die onder de bevoegdheid van het RIZIV valt. Het Actieplan van het RIZIV zelf (RIZIV (2), 2018) vermeldt de samenwerking en informatie-uitwisseling met andere diensten, alsook een meldpunt met als doel het coördineren van controleacties, het creëren van transparantie over onderzoeken en recuperaties en het leiden tot een afgesproken taakverdeling en procesbeheer inzake doorverwijzing en behandeling van meldingen.