Sponsored content
Sponsored content

Het verband tussen Queen Elizabeth en fraude


Data-analyse klinkt saai, maar het is een machtig instrument. Zo kan het er bijvoorbeeld voor zorgen dat een Londense politiechef precies weet waar Britten naar het bootje van hun koningin gaan kijken. Maar ook: fraudepatronen ontdekken en criminelen ontmaskeren.

We spreken over juni 2012. 3 juni om precies te zijn. In traditioneel Londens hondenweer neemt Queen Elizabeth op de Theems de vlootschouw af, ter ere van haar diamanten regeringsjubileum. En hondenweer of niet, er staat een miljoen mensen langs de rivier, waar die dag meer dan duizend boten voorbij varen. Zulke enorme mensenmassa’s vergen veel politie-inzet om dat in goede banen te leiden. Waar willen die mensen precies naartoe? Welk vervoersmiddel kiezen ze om daar te komen? Welke route nemen ze? Het zijn vragen waar de gemiddelde politiechef zijn hoofd over breekt. Want zo’n jubileumviering is natuurlijk leuk, maar het is wel zo prettig als iedereen weer veilig huiswaarts keert.

Royalty watchers

Londen besloot data-analyse te gebruiken. Deloitte werd bij de casus betrokken. De sleutel tot de oplossing: het mobieltje van al die Britse royalty watchers. ‘We hebben gps data gebruikt om inzicht te creëren in bezoekersstromen’, zegt Gerrie Lenting, crisis management leader bij Deloitte. ‘Dat deden we door te kijken naar het aantal aanmeldingen per telefoonmast. Als een telefoon bij een mast is aangemeld, weet je met een afwijking van maximaal 500 meter waar iemand zich bevindt. Die realtime data hebben we vertaald naar grafieken op de plattegrond van Londen. Zo kon de politiechef exact zien waar het druk was en hoe mensen zich verplaatsten.’

Extra metro’s

De crux in deze aanpak? ‘Het proactieve ervan’, zegt Lenting. ‘De politie kon de publieksstromen sturen, zonder dat mensen het door hadden. Bleek uit de data dat het op een bepaalde locatie te druk zou worden, dan werd de toegang naar die plek afgesloten en werden er extra uitgangen opengesteld. Dat gold ook voor het openbaar vervoer. Extra metro’s en bussen sturen naar stations met grote drukte, bezoekers naar een ander metrostation dirigeren als het ene station aan zijn maximale capaciteit zit. Door die mensenstromen realtime te monitoren, kon de politie haar manschappen optimaal inzetten en in- en uitstroom van publiek continu bijsturen.’

Museumplein

Data-analyse is op vele fronten toepasbaar. Lenting: ‘In feite gebruik je data-analyse voor het achterhalen en voorspellen van patronen. Of juist om de afwijkingen sneller te herkennen. In Londen: we zien uit de data dat veel mensen van A naar B lopen, dus dat is blijkbaar een voor de hand liggende route. De politie kon daar vervolgens op anticiperen, bijvoorbeeld als plek B vol dreigde te raken. Diezelfde patronen kun je toepassen in bijvoorbeeld toetsingssystemen voor uitkeringsaanvragen. Als je weet dat een bepaalde route door dat systeem vaak door fraudeurs wordt bewandeld, kun je nieuwe aanvragen die via die route gaan, snel onder de loep nemen. Dat zijn dan immers aanvragen met een hoog risicoprofiel.’
Ook webwinkels maken gebruik van data-analyse die in fraudeonderzoeken ingezet worden. Lenting licht toe: ‘Je koopt een product en wordt gewezen op andere producten die je wellicht ook interessant vindt, want de aankoopcombinatie van die producten komt vaak voor.’ Lenting voorziet dat data-analyse steeds vaker op steeds meer gebieden zal worden toegepast. Dus mocht je op Koningsdag subtiel óm het Museumplein worden geleid, dan weet je wat erachter zit.

 Gerrie Lenting is partner bij Deloitte Nederland en is gespecialiseerd in forensic, governance, audit en accounting. Wil jij naar aanleiding van dit artikel van gedachten wisselen met Gerrie? Neem dan contact met hem op.