Richard Cornelisse en Edwin van Loon

De Belastingdienst heeft aangekondigd dat 5.000 van de 30.000 medewerkers hun huidige baan verliezen. Routinematige en arbeidsintensieve, doch vrij eenvoudige controlewerkzaamheden worden steeds vaker overgenomen door geautomatiseerde processen: aangiften worden automatisch gecontroleerd, onder meer door de invoering van data-analysetechnieken. Die nieuwe manier van werken resulteert in besparingen van fte's, maar tegelijkertijd is aangekondigd dat er 1.500 nieuwe medewerkers zullen worden gezocht: data-analisten.

Moderne technologie lijkt dus de rol van de 'traditionele' belastingcontroleur te gaan overnemen. De gedachte is bijvoorbeeld dat met nieuwe computersystemen en data-analysesoftware de databestanden uit verschillende bronsystemen aan elkaar kunnen worden gekoppeld, waardoor belastingcontroles efficiënter kunnen worden ingericht en dus minder 'traditioneel opgeleid' personeel nodig is.

Verhoging belastinginkomsten

Met behulp van data-analysetechnieken kunnen fouten en fraude sneller worden opgespoord en gegevens van belastingplichtigen met elkaar worden vergeleken. Een voorbeeld uit de praktijk is de samenwerking tussen politie, Openbaar Ministerie en Belastingdienst, waarbij op basis van kentekenregistraties en persoonsidentificaties gezamenlijk tot inning van openstaande boetes en achterstallige belastingschulden wordt overgegaan.

De verwachting is dat de nieuwe manier van werken tot een substantiële verhoging van belastinginkomsten zal leiden, waarbij de schattingen uiteenlopen van 750 miljoen tot 2 miljard euro per jaar. De groeiende belangstelling voor de inzet van dit soort technieken bij het fiscale toezicht en handhaving, zien we ook in andere Europese landen. In bijvoorbeeld Frankrijk, Oostenrijk, Luxemburg en Portugal zijn ondernemers verplicht periodiek elektronische auditfiles voor belastingdoeleinden (OECD's SAF-T) aan de belastingdiensten te verstrekken.

'Ongefundeerd vertrouwen in de uitkomsten van data-analysetechnieken kan resulteren in teleurstellingen en frustratie.'

Btw-boekenonderzoeken

Voor btw-boekenonderzoeken is gebruik van data-analysetechnieken een logische aanvulling op de traditioneel gehanteerde statistische steekproefmethodieken. Btw-boekenonderzoeken richten zich hoofzakelijk op inconsistenties in de onderlinge fiscale beoordeling en administratieve verwerking van transacties door btw-ondernemers. Daarnaast en tegelijkertijd richt een dergelijke analyse zich op de volledigheid van de opbrengstverantwoording(en).

In gevallen van vermoeden van fraude is het essentieel dat gedetailleerde, financiële en niet-financiële data van transacties die zijn uitgevoerd tussen partijen, worden verzameld en met elkaar worden verbonden om onregelmatigheden of 'vreemde verbanden' te kunnen signaleren. Data-analysetechnieken bieden bovendien een scala aan mogelijkheden om ook de traditionele c.q. reguliere btw-fouten te signaleren en vast te stellen in hoeverre het tax control framework naar behoren functioneert.

Data-analysetechnieken in combinatie met een gedegen kennis van financial- en management- accountingtechnieken bieden de mogelijkheid potentiële btw-fouten respectievelijk btw-fraudescenario's in grote hoeveelheden transacties te signaleren. Daarnaast biedt data-analyse de Belastingdienst de mogelijkheid veel voorkomende soorten fouten te benchmarken en deze te gebruiken voor het verbeteren en uitbreiden van bestaande risicoprofielen van belastingplichtigen. Indien dit wordt teruggekoppeld aan belastingplichtigen, zoals ook bedoeld was in kader van Horizontaal Toezicht, kunnen dergelijke fouten in de praktijk door belastingplichtigen zelf beter worden beheerst.

'Het aan elkaar knopen en analyseren van databestanden is vooral nuttig bij het in beeld brengen van risicoprofielen.'

Klinkt logisch

Tot zover de theorie. Het klinkt allemaal logisch, maar is dit in de praktijk allemaal eenvoudig te realiseren? Een complicerende factor is dat niet alle ondernemingen hun gehele bedrijfsproces administreren in een geïntegreerde ERP-omgeving. Er zijn veel valide redenen denkbaar om bij de inrichting van de automatisering rondom bedrijfsprocessen niet meteen aan de btw- regels te denken - helaas - waardoor hetgeen in de administratie(s) vast ligt 'onmogelijk' vergeleken kan worden met hetgeen in de btw-aangiften is gerapporteerd.

We kennen allemaal de Excel-sheets waarin btw-correcties worden gemaakt zonder dat naderhand aanpassing in het ERP-systeem plaatsvindt. Het komt ook veel voor dat bepaalde typen transacties ten onrechte door een ERP-programmeur als niet btw-relevant worden gekwalificeerd, bijvoorbeeld omdat de transactie kwalificeert als btw-vrijgesteld. De btw-kennis bij de ERP-programmeur schiet dan te kort.

Reconciliatie, betrokkenheid van financiële deskundigheid en btw-specialisten zijn de bestanddelen om data-analysetechnieken succesvol in te zetten. Het risico op vele false positives mag niet worden onderschat. Het ongefundeerd vertrouwen in de uitkomsten van data-analysetechnieken kan resulteren in teleurstellingen en frustratie bij zowel belastingplichtigen als belastingcontroleurs. Het fenomeen false-positive is trouwens een logisch gevolg als je vanuit de data begint en daar een toetsingsnorm - lees scripts - op loslaat. Je zult altijd eerst zelf kritisch moeten analyseren, voordat conclusies getrokken kunnen worden.

Vermoedens

Het aan elkaar knopen van verschillende systemen en het analyseren van databestanden is vooral nuttig bij het in beeld brengen van risicoprofielen. Aldus gerezen vermoedens van btw- gerelateerde fouten vereisen echter nog altijd validatie en bevestiging. Dit vraagt derhalve ook in de nieuwe aanpak nog steeds een grote inzet aan 'traditionele toetsing', waarbij onderliggende bescheiden zullen worden beoordeeld en gevalideerd.

Het belangrijkste voordeel van de toepassing van data-analyse technieken is dan ook vooral dat de Belastingdienst veel gerichter te werk kan gaan. In tegenstelling tot de gangbare steekproeftechnieken zullen uit data-analyseonderzoek patroonafwijkingen aan het licht komen en onderzocht worden, waardoor de beoordeling van transacties zonder dergelijke afwijking(en) overbodig wordt.

Aandachtspunten:

1. Als de ontwerper van de scripts voor btw-gerelateerde analyses over onvoldoende kennis beschikt van potentiële btw-risico’s binnen bedrijfsmodellen, industrieën of sectoren, zullen potentiële btw-fouten niet worden geïdentificeerd. Tot op heden is er nog nauwelijks onderzoek gedaan naar een Administratieve Organisatie-typologie model voor de btw- verslaglegging (lees: btw-aangiften processen en verantwoordingen).
2. Uitkomsten van data-analyse sec kunnen niet leiden tot het opleggen van een aanslag. Data-analyse geeft slechts indicatoren voor wat potentiële fouten zouden kunnen zijn. Er zal nader onderzoek moeten plaatsvinden om vast te stellen dat de uitkomsten uit de data-analyse ook daadwerkelijk fouten zijn. Dit kan alleen worden onderzocht door de onderliggende documenten en bescheiden (bijvoorbeeld facturen, betaal- en vervoersbewijzen en dergelijken) te onderzoeken.
3. Als potentiële fouten die uit de data-analyse komen, niet met voldoende kennis en inzicht worden geanalyseerd - bijvoorbeeld door onvoldoende inschakeling van de juiste deskundigheid - bestaat de kans dat veel false positives opkomen, die uiteindelijk zullen resulteren in een aanzienlijk aantal vragen aan de belastingplichtigen die vervolgens moeten aantonen dat géén sprake is van een btw-fout.

Boekhoudbelasting

De btw is eigenlijk een soort 'administratieve- c.q. boekhoudbelasting'. Immers, het grootste deel van de verantwoording van aan omzetbelasting gerelateerde rechten en plichten vinden we terug in de financiële verantwoording, de (kantoor)voorraadadministratie, de debiteuren en crediteurenadministratie en daar aan verwante (sub-)administraties.

'Het aan elkaar knopen en analyseren van databestanden is vooral nuttig bij het in beeld brengen van risicoprofielen.'

Uiteindelijk draait alles om het zorgvuldig administreren van de btw-gevolgen van transacties in de boekhouding en het vervolgens rapporteren daarvan in een btw-aangifteformulier. Het is daarom essentieel te kunnen aantonen en te kunnen onderbouwen dat de uitkomst van deze btw-administratie volledigheid garandeert en juist is. Het is daarom niet vreemd dat de Belastingdienst personeel met een aantal nieuwe vaardigheden zoekt.

Individuele vaardigheden

Het genereren en ontwikkelen van scripts voor complexe bedrijfsmodellen is een continu ontwikkelingsproces. De toegevoegde waarde van de toepassing van data-analysetechnieken is dat op eenvoudige wijze 'standaard en btw-typologie-eigen' btw-risico's inzichtelijk kunnen worden gemaakt. Dit is een arbeidsintensief proces, waarbij momenteel nog steeds sterk wordt geleund op individuele vaardigheden en werkmethodieken.

Het feit dat 1.500 nieuwe medewerkers zullen worden aangetrokken die met name data-mining- en data-analysevaardigheden moeten bezitten, is weliswaar een logische stap, maar zal moeten worden gevolgd door het aannemen c.q. opleiden van medewerkers die deze kennis combineren met een hoge mate van begrip en inzicht van zowel financiële verslagleggingstechnieken als btw-verslaggeving.

De reconciliatie tussen de jaarrekening en de btw-aangifte is het startpunt van elke btw-controle en toetsing van de effectiviteit van een tax control framework. Dat is geen volautomatisch proces en vergt inzicht en vaardigheid van de controleur.