Opleiding: Training Preventie en Vroegsignalering in Gemeentelijke Schuldhulpverlening
Er is veel beweging in de schuldhulpverlening, helemaal op het gebied van het vroegtijdig signaleren van mogelijke financiële problemen. Hoe eerder interventie en/of signalering op schulden, hoe kleiner de schuldensituatie, hoe eenvoudiger de oplossing en hoe lager de kosten. ‘Voorkomen van schulden is beter dan genezen’ is speerpunt geworden in het beleid op schuldhulpverlening en met campagnes zoals ‘Kom uit je schuld’ probeert de overheid mensen te stimuleren hulp te zoeken
Het belang van vroegtijdige interventie
Vroegtijdige interventie op (beginnende) schulden bespaart enorm op kosten op andere maatschappelijke terreinen. Toch blijkt nog maar 15% van de mensen met financiële problemen zich te melden voor schuldhulp. Dat maakt preventie en vroegsignalering van financiële problemen extra belangrijk. In deze training reiken we een model aan voor preventie en vroegsignalering dat direct toepasbaar is in jouw organisatie. We behandelen de rapporten en theorieën over vroegsignalering in de schuldhulpverlening die de afgelopen jaren zijn verschenen en je duikt in de methodieken die op dit terrein zijn toegepast.
Leerdoelen
Na het volgen van deze training:
- Is jouw signaleringsvaardigheid voor beginnende schulden verder aangescherpt en verbreed
- Weet je op welke signalen je moet letten en wat financiële risicosituaties zijn
- Kun je mensen met financiële problemen actief benaderen voor het aanbieden van hulp
- Kun je schuldenproblematiek bespreekbaar maken bij mensen die zelf nog niet om hulp vragen
- Ken je diverse effectieve vroegsignaleringsprojecten en hun succesfactoren
- Ken je de stappen in en methodes voor een effectief preventie- en vroegsignaleringsbeleid
- Weet je wat algoritmisering is en kun je big data toepassen bij het vroeg signaleren van financiële problemen
- Weet je hoe je binnen preventie en vroegsignalering van schuldenproblematiek om moet gaan met gegevensverstrekking, -uitwisseling en -verwerking conform de AVG.
