De kans dat huishoudens met een laag inkomen fraude met toeslagen plegen was volgens de Belastingdienst hoger dan die van huishoudens met een hoog inkomen. En dus had de fiscus een zelflerend algoritme dat op inkomen selecteerde.
Dat melden RTL Nieuws en Trouw. De Belastingdienst bevestigt het gebruik van het algoritme aan de twee media. Het algoritme zou in april 2013 in gebruik zijn genomen en in elk geval sinds maart 2016 het inkomen als indicator gebruiken. Na een kritisch rapport van KPMG stopte de dienst met het gebruik van het algoritme.
Zelflerend
Aanvragen voor kinderopvangtoeslag kregen van het algoritme een risicoscore, aanvragen met een hoge score werden vaker extra gecontroleerd op fraude. Het algoritme leerde zichzelf dat er een grotere kans was dat huishoudens met een laag inkomen fraudeerden. Zodoende verdacht de Belastingdienst huishoudens met een laag inkomen vaker van fraude met de kinderopvangtoeslag.
Nationaliteit
Eerder gaf de Belastingdienst al toe dat nationaliteit als risicofactor werd aangemerkt en ingezet door de algoritmen van de dienst. Daarbij registreerde de Belastingdienst de tweede nationaliteit van Nederlanders, ook nadat dit in 2015 was verboden. Als gevolg daarvan is de tweede nationaliteit tot 2018 nog gebruikt in risicomodellen en handmatig uitgezette zoekopdrachten. De Autoriteit Persoonsgegevens noemde dit in een rapport discriminerend.
