Opleiding: Slimmer Fraude Opsporen: Een Praktische Gids voor gebruik van Data-Analyse & AI

Accreditatie / PE punten

• NIVRE (op aanvraag)

Leer hoe data en AI fraude en financieel-economische criminaliteit (FEC) kunnen signaleren, voorkomen en opsporen, zonder technische voorkennis.

NIEUWE BASISCURSUS: Introductie voor niet specialisten

Over het gebruik van data en AI bij het voorkomen, signaleren en opsporen van fraude en FEC.

U leert:

• Wat de mogelijkheden zijn van verschillende technieken en tools
• Welke vormen van data-anlyse en AI er zijn
• Hoe het (niet) werkt
• Waar AI wel/niet goed in is
• Hoe u modellen ontwikkelt en test
• Hoe u resultaten en effecten test
• Wat de voorwaarden voor succes zijn
• Welke vragen u moet stellen en beantwoord krijgen
• Wat de aandachtspunten en valkuilen zijn
• Wat u leert van succesvolle cases
• Waarom het soms mis gaat
• Wat juridisch en ethisch is toegestaan
• Te onderkennen waar u modellen voor kunt inzetten
• Wat van essentieel belang is bij de ontwikkeling van modellen
• Wat de positie van het model in uw organisatie en de noodzakelijke verbinding tussen deskundigen, modelbouwers en de uitvoering
• Hoe u (voorspellende) factoren kunt (laten) ontwikkelen in uw model
• Hoe u meet of het model goed genoeg is (geen zwakke plekken kent)
• Hoe u kunt u voorkomen dat het gebruik van het model tot fouten leidt.

Met veel toepassingen, cases en ervaringen van andere organisaties.

Mogelijkheden en fraude cases
Data-analyse en AI worden bij de aanpak van fraude en FEC steeds vaker ingezet door organisaties en overheden. Modellen vormen hierbij een belangrijk en onmisbaar element in de fraudebestrijding en –preventie. Om de potentiële mogelijkheden van modellen te benutten en de kans op fouten hierbij te minimaliseren is het van belang om te begrijpen hoe modellen werken en waar de zwakke plekken zitten. Zowel bij de preventie en het voorspellen van risico’s, als bij de opsporing. Welke methoden en technieken zijn er? Wat zijn de mogelijkheden? We behandelen vooral veel praktische toepassingen bij fraude cases.
Hoe werkt het (niet)? Wat kunt u met de resultaten

Wat heeft u nodig om een bepaalde techniek te kunnen hanteren en wat kunt u met de resultaten? En hoe maakt uw organisatie hierbij de juiste keuzes? Wat is hierbij (nog) verantwoord en juridisch en ethisch toegestaan? U hoort welke vragen beantwoord moeten worden.

Kortom: wat zijn de voorwaarden voor succes? En waar moet u op letten als niet specialist.

Programma

donderdag 25 juni 2026

We behandelen verschillende voorbeelden en een aantal succesvolle methoden, technieken en tools. Met cases en vooral veel praktische toepassingen bij de aanpak van verschillende soorten fraude en FEC. Met tips.

• Verschillende vormen van AI en data-analyse
• Keuze in methode, tools en technieken. Voordelen en beperkingen

Wat heeft U nodig om een bepaalde techniek te kunnen hanteren? Welke stappen leiden tot succes? Wat zijn de risico’s?

• Hoe zorg je dat je de doelen bereikt?
• Welke stappen leidden tot succes?
• De verdeling van taken en rollen om de kansen van data-analyse en AI te benutten
• Welke vragen moet je stellen?
• Wat moet je voorkomen?
• Juridisch kader

We gaan als groep een model ontwikkelen om ons doel in de fraudedetectie of -preventie te bereiken.
Hoe komt u tot bruikbare modellen? Wat zijn de opbrengsten? Hoe meet je de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het model? Controleren is het zoeken van afwijkingen van de norm en alle vormen van data-analyse zijn te kenmerken door na te gaan waar die norm zich bevindt, of, bij gebrek aan een bruikbare norm, hoe die norm wordt gemaakt.

• Modelbouw
• Plausibiliteitscontrole
• Uitschieters en -bijters
• Normen
• Fouten van de eerste en fouten van de tweede soort
• Verbandscontrole en bepalen verbanden
• Cijferanalyse

We behandelen voorbeelden uit de private en publieke sector. Wat ging goed? Wat ging fout? Wat valt te leren van cases en ervaringen van andere organisaties.

Sprekers

• dr. Bernd Veldman RA
  Forensisch vastgoed accountant
  Belastingdienst
• Jan-Jaap Gobius du Sart
  Associate Partner Tax Technology & Transformation
  EY (Ernst & Young Nederland LLP)

Bestemd voor

Bestemd voor

Private sector:

• Fraudespecialisten, Wwft medewerkers, Adviseurs veiligheidszaken, risicomanagers en

Publieke sector:

• Onderzoekers, toezichthouders, inspecteurs en opsporingsambtenaren, belast met FEC/fraudeonderzoek

En hun adviseurs