Volg de verbanden.
Ontdek verdachte patronen.
Graafanalyse helpt sociale inspecteurs om ongebruikelijke relaties te ontdekken en hun onderzoeken gerichter uit te voeren.
De inspectiedienst van een nationale socialezekerheidsinstelling
De uitdaging
Socialezekerheidsstelsels steunen op solidariteit. Dat principe komt onder druk wanneer personen of organisaties hun wettelijke verplichtingen niet nakomen. Belangrijke vragen zijn:
- Worden sociale bijdragen correct betaald?
- Is er eerlijke concurrentie tussen werkgevers?
- Krijgen werknemers waar ze recht op hebben?
Dit zijn de kernvragen van de inspectiedienst van een nationale socialezekerheidsinstelling. Die moet fraude, oneerlijke praktijken en systematisch misbruik opsporen in een complex netwerk van onderlinge relaties.
De oplossing
Common Sense AI gebruikte graafdatabasetechnologie om de relaties binnen het socialezekerheidslandschap te modelleren en te analyseren.
We bouwden een graafdatabase waarin:
- Knooppunten entiteiten voorstellen, zoals personen, bedrijven, locaties en arbeidsrelaties
- Verbindingen de relaties ertussen vastleggen, zoals transacties, contracten en gezamenlijke tewerkstelling
Met graafalgoritmen en netwerkanalyse konden we ongebruikelijke structuren en patronen in de data herkennen die vaak onzichtbaar blijven in traditionele relationele modellen.
Dat geeft proactief, datagedreven inzicht in hoe entiteiten samenhangen en waar mogelijk onregelmatigheden bestaan.
Het resultaat
Sociale inspecteurs kunnen nu clusters van verdachte relaties herkennen die op fraude of misbruik kunnen wijzen.
- Onderzoeken op het terrein worden gerichter geprioriteerd
- Inspecteurs kunnen vroeger ingrijpen, met betere onderbouwing
De instelling beschikt zo over een responsievere, intelligentere en transparantere manier om eerlijkheid en naleving te bewaken en de kernwaarden van het stelsel te versterken.