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El Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid de la UWV — la puntuación de riesgo de fraude por desempleo auditada en los Países Bajos

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Desde 2022 la UWV examina las solicitudes de prestaciones por desempleo con un algoritmo de puntuación de riesgo. La auditoría de 2025 del Tribunal de Cuentas neerlandés halló que los casos marcados arrojan tres veces más fraudes confirmados que los controles aleatorios, aunque señaló riesgos informáticos sin resolver.

~70 %
Casos seleccionados por el algoritmo
~30 %
Casos seleccionados al azar como muestra de control
3x
Tasa de desempleo culpable confirmado, casos señalados frente a muestra aleatoria (2024 review, published May 2025)
El Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid de la UWV — la puntuación de riesgo de fraude por desempleo auditada en los Países Bajos

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
UWV (Uitvoeringsinstituut Werknemersverzekeringen)
Período
2022–present (audited 2024, published May 2025)
Palabras clave
social security, unemployment insurance, fraud detection, benefits administration

Contexto

La UWV, la agencia neerlandesa de seguro de empleo que administra las prestaciones por desempleo (WW), aplica desde 2022 una puntuación de riesgo algorítmica 'Risicoscan Verwijtbare Werkloosheid' (riesgo de desempleo culpable) para señalar solicitudes en las que el solicitante podría ser responsable de la pérdida de su propio empleo, remitiéndolas a una revisión manual más exhaustiva por parte de un gestor de casos.

Actividades

Alrededor del 70% de los casos revisados son seleccionados por el algoritmo; el 30% restante se elige al azar específicamente para poner a prueba la propia precisión del algoritmo y evitar sesgos: una auténtica muestra de control aleatoria incorporada al diseño operativo.

Resultados

El Tribunal de Cuentas de los Países Bajos (Algemene Rekenkamer) evaluó el algoritmo como parte de su revisión anual de 2024 de los algoritmos gubernamentales, publicando los resultados en mayo de 2025. Constató que los casos señalados por la puntuación de riesgo generan el triple de casos confirmados de desempleo culpable que la muestra de control aleatoria. La misma revisión concluyó que la UWV había mitigado la mayoría de los riesgos de privacidad y sesgo, pero señaló debilidades generales de control informático pendientes de subsanar en 2025.

Conclusiones

Contexto: el sistema SyRI de detección de fraude en prestaciones sociales del gobierno fue anulado por los tribunales neerlandeses en 2020 por vulneración de derechos, y los propios algoritmos de la Administración Tributaria fueron señalados por separado por incumplimiento del RGPD en el mismo ciclo de auditoría, lo que convierte la supervisión, comparativamente mejor gestionada pero aún imperfecta, de la UWV en un punto de referencia útil.

Implementación

Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
UWV caseworkers conducting manual review of flagged and randomly-sampled cases, UWV algorithm/IT operations team, Netherlands Court of Audit (Algemene Rekenkamer) as independent auditor

Condiciones para el éxito

  • Built-in randomised control sample (30% of cases) enabling ongoing measurement of algorithm accuracy and bias
  • Independent government audit cycle providing external oversight
  • Mitigation of privacy and bias risks per the 2024/25 audit

Modos de fallo comunes

  • Audit flagged outstanding general IT-control weaknesses requiring remediation in 2025
  • Sector context includes prior failures (SyRI system struck down by Dutch courts in 2020; Tax Administration algorithms flagged for GDPR non-compliance in the same audit cycle), underscoring the risk profile of algorithmic welfare-fraud detection generally

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.

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Fuentes de datos

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

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