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Buena práctica Importada

MiningWatch — la herramienta belga de minería de datos para dirigir inspecciones contra el fraude social

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Desde 2014, la seguridad social belga usa MiningWatch para clasificar a empleadores de construcción, limpieza y hostelería según su riesgo de fraude, elevando la tasa de éxito de los inspectores del 16% al 45%, con un presupuesto anual de 200.000 euros.

16 %
Tasa de éxito en la detección de los inspectores antes de MiningWatch (before 2014)
45 %
Tasa de éxito en la detección de los inspectores con MiningWatch (after adoption)
200,000 EUR
Presupuesto anual del programa (annual)

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
Federal Public Service Social Security (SPF Sécurité Sociale), with the Sociale Inlichtingen- en Opsporingsdienst (SIOD) and four federal social inspection services
Período
2014–2026
Región (NUTS)
BE10
Palabras clave
social security compliance, undeclared work, labour inspection

Contexto

MiningWatch es una herramienta de minería de datos y puntuación predictiva de riesgo, creada en 2014 por el Servicio Público Federal de Seguridad Social de Bélgica para ayudar a los cuatro servicios federales de inspección social del país a orientar las investigaciones sobre trabajo no declarado. Se apoya en el almacén de datos OASIS, operativo desde 2001, que reúne registros de empleadores, trabajadores, fiscalidad, trabajadores desplazados y registro de la propiedad, para clasificar a las empresas de construcción, limpieza y hostelería en categorías de riesgo de fraude roja, naranja, verde y azul.

Objetivos

La herramienta busca ayudar a los inspectores a priorizar qué empleadores investigar por trabajo no declarado, sustituyendo una selección de casos menos dirigida por una lista clasificada por riesgo, construida a partir de datos administrativos agregados.

Actividades

Un equipo conjunto de analistas de datos e inspectores de campo revisa cada perfil de riesgo propuesto antes de cargarlo en MiningWatch y distribuirlo como lista de objetivos clasificada, de modo que es el criterio humano, y no solo el algoritmo, el que decide sobre qué perfiles se actúa.

Resultados

Según la evaluación de la Autoridad Laboral Europea, la tasa media de éxito en la detección por parte de los inspectores pasó del 16% antes de MiningWatch al 45% al utilizarlo para seleccionar objetivos, con un presupuesto anual de unos 200.000 euros para licencias de software y proveedores de servicios.

Conclusiones

La Autoridad Laboral Europea ha señalado a MiningWatch como un modelo de buena práctica para otras inspecciones de trabajo de la UE que deseen construir sistemas similares de evaluación de riesgos.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Runs on an annual budget of roughly €200,000 for software licensing and service-provider costs.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — Built in 2014 on top of the OASIS data warehouse established in 2001, and has run continuously since.
Personal y competencias
Dedicated core team of about ten data miners, IT staff and specially trained inspectors, Roughly 50 additional staff involved in applying the tool across the four federal inspection services, Joint review team of data miners and field inspectors who validate each risk profile before use

Condiciones para el éxito

  • Access to a mature, pooled data warehouse (OASIS) integrating employer, worker, tax, posted-worker and land-register records
  • Human review of every proposed risk profile before it is loaded and distributed as a target list
  • A dedicated recurring budget for software licensing and service-provider costs

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national/federal social security administration
Escala
national
Nivel de ingresos
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

Kit de replicación

Artefactos reutilizables de esta práctica — tal como los publican sus fuentes.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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