Dood en belastingen zijn de enige twee zekerheden in het leven. Voor dat laatste heeft de FOD Financiën sinds vorig jaar een analytics tool om elke maatregel tot op de eurocent te berekenen. Zo kan het sneller en correcter beleidsadvies geven en parlementaire vragen beantwoorden.
Als belastingregel X wordt ingevoerd, verhoogd of verlaagd, welke impact heeft dat dan op bevolkingsgroep Y? Of op alle zeven miljoen aangiftes die de FOD Financiën jaarlijks ontvangt voor de personenbelasting? Het zijn vragen die de overheidsdienst regelmatig moet beantwoorden voor de regering, het parlement, de lokale overheden of internationale instituten. Maar het antwoord bestaat vooral uit een schatting na zorgvuldig complex rekenwerk. “Dat gebeurt op basis van steekproeven en vereenvoudigde modellen, maar dat wil ook zeggen dat er vertekening of bias kan zijn. Dat heeft er al voor gezorgd dat er in het verleden schattingen zijn geweest die achteraf niet zo nauwkeurig bleken te zijn”, legt Dierk Op ‘t Eynde, senior data scientist bij de FOD Financiën uit. “Zelfs voor onze grootste experten was het moeilijk om in te schatten wie door een bepaalde maatregel het meest geïmpacteerd werd.”
Vandaag koppelen we een simulatie aan 150 sociale kenmerken, beroepsgroepen, ziekte, of iemand werkt of kinderen heeft en zien we meteen wie de ‘winnaars’ of ‘verliezers’ zijn van een bepaalde maatregel.
Daar moet Project Aurora verandering in brengen. De FOD Financiën implementeerde een analyticsplatform van SAS dat nieuwe maatregelen of aanpassingen aan de personenbelasting meteen herberekent voor alle aangiftes en daarbij tot in detail kan zeggen welke burgers er voordeel of nadeel uit halen, of hoeveel het al dan niet kan opbrengen. “De doorsnee Belg vult tien tot twintig bedragen in en krijgt nadien twee à drie bladzijden terug met een berekening en het eindbedrag, maar er zijn in totaal zo’n drieduizend aangiftecodes. De combinatie daarvan maakt dat we bijna 65.000 business rules, berekenregels, hebben die zorgen voor 2.700 verschillende tussenresultaten. De personenbelasting voor de gehele bevolking is dus een enorm complex gegeven.”
Project Aurora heeft die duizenden regels intussen verwerkt. Ligt er bij de federale regering een maatregel op tafel, of vraagt een parlementslid wat de impact kan zijn van iets op een bevolkingsgroep, dan duurt het hooguit een tweetal uur om de berekening voor alle Belgen te maken. “Het grote voordeel is dat we nu een totaalbeeld krijgen. Vroeger zouden we berekenen en enkel kijken of het eindtotaal anders is, of dat een doelgroep voor wie een maatregel bedoeld is daar ook effectief baat bij heeft. Dankzij project Aurora merken we vanzelf wat de impact is op alle belastingplichtigen.”
Aurora is voor alle duidelijkheid geen vervanger of alternatief voor Tax-On-Web. Waar die laatste vooral het operationele luik is van de personenbelasting, bedoeld voor de effectieve invoering en berekening, is Aurora eerder een kneedbaar luik om de impact van nieuwe regels exact te berekenen. Voor dat laatste heeft de FOD 1/4e mankracht, of het equivalent van één persoon gedurende drie maanden tijd, nodig om het hele systeem up-to-date te houden met de meest recente belastingregels. Ter vergelijking: voor Tax-On-Web zijn dat 2 tot 4 voltijdse krachten.
Door de twee systemen naast elkaar te gebruiken kan de FOD Financiën ook retroactief nagaan of de verstuurde aanslagbiljetten zelf correct zijn. Hoe correct? “Op een totaal van zo’n 67 miljard euro (67.000.000.000,00) zat er vorig aanslagjaar zeven euro (6,70 euro) verschil. Maar zelfs dat ligt aan afrondingsmarges.”
Digital twin
Project Aurora is intussen zo’n anderhalf jaar operationeel en is een mooi voorbeeld van een digital twin. “Een beleidsmaatregel wordt niet zomaar getest en uitgerold. Vaak wordt er gaandeweg aan gesleuteld om te bepalen of iets pakweg voor 25 of 30 procent meetelt. Het was vaak een ketting van nota’s om te verwerken en nadien te berekenen. Vandaag koppelen we een simulatie aan 150 sociale kenmerken, beroepsgroepen, ziekte, of iemand werkt of kinderen heeft en zien we meteen wie de ‘winnaars’ of ‘verliezers’ zijn van een bepaalde maatregel, ” legt Op ‘t Eynde uit.
De informatie in kwestie kan ook in detail worden meegegeven. Zo is er sinds kort ook een self service BI analysetool bijgekomen waarmee beleidsmensen kunnen doorklikken en in detail kunnen gaan op cijfers. Wat meteen een veel bredere kijk op het effect van een maatregel geeft. Maar Project Aurora is uiteraard ook privacygevoelig. “De data owner is de minister van Financiën en de voorzitter van de FOD Financiën. Maar rechtstreekse inzage in de tool is beperkt tot de administratie. Alle berekeningen gebeuren op individuele basis, daar staan geen namen bij, maar in combinatie met een aantal parameters zou je al snel kunnen achterhalen om wie het gaat.”
“Met de juiste tools krijgen we nu betrouwbare data gebaseerd op gefundeerde algoritmes. Gebruikers moeten de finesse daarachter niet begrijpen, maar kunnen nu wel correctere beslissingen nemen”, besluit Op ‘t Eynde.
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier