Paul van Batenburg

Hele colleges controleleer krijg ik aangeboden, allerlei prachtige constructies met verschillende methoden voor verschillende deelmassa's, waarbij zwaar wordt gesteund op de vermoedelijke kwaliteit en de verschillen daar in. Zonder aan te geven of en hoe je die vermoedens achteraf kunt valideren en wat je doet als die validatie niet lukt. Ik krijg dan de indruk van die reacties dat men vindt dat professional judgement en slimme software veel efficiënter zijn dan steekproeven.

Maar daar gaat mijn column niet over: ik wil wat vertellen over steekproeven, want daar heb ik verstand van, en professional judgment heb ik niet.

Natuurlijk moet je bij het controleren nadenken (voordat je een steekproef trekt). Natuurlijk moet je zaken die je integraal kunt checken, ook integraal doen. Ik ben nog steeds verbaasd over die collega die dankzij een data-analysetool niet meer met een steekproef hoefde te controleren of prijs maal hoeveelheid in de voorraadlijst wel gelijk was aan waarde. Pas op het moment dat de soll-positie van een bestand niet onafhankelijk en bewezen correct elektronisch beschikbaar is komen steekproeven aan de orde.

Daarom maar eens een casus: de gemeente Amsterdam die door factuurfraude achteraf onterecht 186.000 naar een Brabantse man overmaakte en nu probeert dat geld via de rechter terug te vorderen.

Hoe vind je een fraude van 186.000?

Een systematische steekproef met een interval van € 186.000 zal met 100 procent kans alle posten van € 186.000 of groter bevatten. Zo'n steekproef hoort bij een toegelaten afwijking van € 558.000, dus bij een uitvoeringsmaterialiteit van - pak 'm beet - € 750.000.

Bij deze de uitdaging voor de data-analyseadepten: zijn er, behalve een query op Brabanders, of een query op alle posten van € 186.000, efficiëntere manieren om met data-analyse deze fraude te ontdekken?