Woonfraude inzichtelijk maken met AI
Woonfraude is een hardnekkig probleem dat grote impact heeft op leefbaarheid, veiligheid en woningbeschikbaarheid. Met een aanvullend woonfraude-dashboard, dat eenvoudig kan worden toegevoegd aan de bestaande analytics-omgeving, beschikken woningcorporaties over een praktische en datagedreven manier om mogelijke signalen van fraude vroegtijdig in beeld te brengen.
Inzicht via patroonherkenning
Het dashboard maakt gebruik van een Artificial Intelligence-model dat is getraind op relevante signalen in en rond een woning. Daarbij wordt gebruikgemaakt van bestaande data uit bijvoorbeeld Tobias 365 en aanvullende bronnen, zonder dat er persoonsgegevens worden verwerkt. Het model herkent patronen op basis van onder andere:
- de duur van een huurcontract;
- veranderingen in energieverbruik;
- aantal leefbaarheidsmeldingen in de buurt;
- onderhoudshistorie en contactmomenten;
- eventuele huurachterstanden.
Op basis van deze kenmerken genereert het model een kansberekening voor elk huurcontract. Deze uitkomst wordt niet alleen als percentage weergegeven, maar ook onderbouwd met de factoren die hieraan bijdragen. Dit maakt het dashboard bruikbaar als signaleringsinstrument voor woonconsulenten en andere betrokken medewerkers.
Flexibele definitie van woonfraude
Wat onder woonfraude wordt verstaan, verschilt per organisatie. Daarom kan het model aangepast worden op basis van de definitie en werkwijze van de betreffende corporatie. Denk aan signalering van onderhuur, kamerbewoning, onrechtmatig gebruik als bedrijfspand of productie van verdovende middelen. De kracht zit in de combinatie van meerdere datapunten die samen een afwijkend patroon laten zien.
Toevoeging aan de bestaande analytics-omgeving
Het woonfraude-dashboard kan als extra tegel worden toegevoegd aan de bestaande analytics-omgeving. Op die manier sluit het naadloos aan op de werkwijze van corporaties die al met analytics werken. Net als bij andere dashboards kunnen medewerkers doorklikken naar details per woning of contract en zo snel inzicht krijgen in relevante signalen.
Aandacht voor lokale context en onderhoud
Woonfraude kan verschillen per regio of wijk signaleren. Daarom wordt het model per corporatie getraind op basis van lokale data. Dat zorgt voor herkenning en toepasbaarheid binnen de specifieke context van de organisatie. Daarnaast is voorzien in periodiek onderhoud: ieder kwartaal wordt het model geëvalueerd en indien nodig opnieuw getraind, samen met een consultant die meedenkt over het gebruik in de praktijk.
Ondersteuning voor professionele opvolging
Het dashboard is nadrukkelijk bedoeld als hulpmiddel voor signalering. De corporatie bepaalt altijd zelf de vervolgstappen. Een hoge score betekent dus niet automatisch actie, maar biedt wel een aanleiding voor bijvoorbeeld een huisbezoek, extra controle of intern overleg.
Door signalen te combineren en overzichtelijk te presenteren, ondersteunt het dashboard een proactieve benadering van woonfraude, zonder het werkproces te belasten.