Meer grip op ‘onzichtbare’ vastgoedcriminaliteit

Geld witwassen, huisjesmelkers, hypotheekfraude: het zijn criminele praktijken die sinds jaar en dag aan de orde zijn binnen de vastgoedsector. Toch blijkt het nog altijd lastig om grip te krijgen op deze vaak ‘onzichtbare’ vormen van vastgoedcriminaliteit. Hoe komt dat en op welke manier kan data science helpen om de onderste steen boven te krijgen?

Vastgoedcriminaliteit

Het feit dat vastgoed waardevast is en de relatief ondoorzichtige aard van de vastgoedsector maakt hem aantrekkelijk voor malafide activiteiten. Hierbij vallen grofweg twee soorten criminaliteit te onderscheiden: misstanden bij exploitatie van vastgoed en fraude door middel van speculatie. Onder de eerste groep vallen alle denkbare onrechtmatige activiteiten in panden (o.a. wietplantages) en rondom de verhuur van panden (huisjesmelkers). Bij speculatie met vastgoed gaat het over transacties die men pleegt met onroerend goed. Hieronder valt bijvoorbeeld het witwassen van geld door middel van aan-en verkoop van panden (ABC-transacties) of belastingontduiking door onderhandse betalingen.

Van toekomstmuziek naar realiteit

Vanwege de grote impact van ondermijning op de samenleving, staat het thema al jaren hoog op de agenda van het OM, de politie, gemeentes en andere veiligheidsinstanties. Ook het idee om hierbij gebruik te maken van data-analyse is niet nieuw. In een onderzoeksrapport van de Erasmus Universiteit Rotterdam wordt in 2007 al gepleit voor het op orde brengen en houden van de gemeentelijke basisadministratie en het inzetten van datamining om ‘potentieel besmette panden’ en ‘verdachte transacties’ in beeld te brengen. Klonk dit toen nog vooral als toekomstmuziek, tegenwoordig beschikken steeds meer partijen over de juiste instrumenten om dit ten gehore te brengen. Dit komt bijvoorbeeld tot uiting in initiatieven als de City Deal ‘Zicht op ondermijning’ en een ontwikkelde analysemethode van het RIEC.

Zicht op exploitatie: Sherlock Homes

Ook binnen Ynformed zien we volop kansen in het toepassen van data science om meer grip te krijgen op (mogelijke) vastgoedcriminaliteit. Zo ontwikkelden we het informatieplatform Sherlock Homes, dat inzicht biedt in woonfrauderisico’s, onveilig pandgebruik en overlast. Dit platform is in de basis gebaseerd op voor iedere gemeente vrij toegankelijke data uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG). Aangevuld met interne data, bijvoorbeeld over afgegeven vergunningen of meldingen van overlast, kan inzichtelijk worden gemaakt welke panden in de stad een verhoogd risico hebben op woon- en verhuurfraude. Verschillende gemeentes maken hier inmiddels gebruik van om hun informatiepositie te versterken en zetten dit op een preventieve en pro-actieve manier in bij de aanpak van dit soort ondermijnende activiteiten op de woningmarkt. Bijvoorbeeld bij het beoordelen van vergunningaanvragen.

Zicht op speculatie: Kadaster

Waar Sherlock Homes zich focust op de exploitatie van panden, zijn we in samenwerking met een grote gemeente, een project gestart waarbij speculatie met vastgoed centraal staat. Met behulp van data uit de BAG en het Basisregistratie Kadaster (BRK) hebben we het onroerend goed binnen de gemeente getoetst op verschillende risico-indicatoren voor vastgoedfraude. Zo kan bijvoorbeeld achterhaald worden welke panden (opvallend) vaak verhandeld worden binnen korte tijd of welke vastgoedeigenaren vaak betrokkenen zijn bij transacties. Door middel van een netwerkanalyse kan in kaart gebracht worden welke personen vaak terugkomen in potentiele ABC-constructies. Maar het geeft ook antwoord op meer basale vragen: hoe is het vastgoed verdeeld binnen een gemeente? Welke vastgoedmagnaten zijn er actief en wat is het aandeel van woningcorporaties of VvE’s?

Geen tovermiddel

Is data science dan het Ei van Columbus dat vastgoedcriminaliteit definitief in de ban doet? Nee, zo eenvoudig is het niet. De genoemde projecten hadden ook niet de insteek om ‘boeven te vangen’. Maar het draagt wel bij aan het scheppen van voorwaarden voor een effectievere aanpak hiervan. Want dat begint allemaal bij het verbeteren van de informatiepositie: weten hoe de hazen lopen en het herkennen van (eventuele) patronen op de woningmarkt of binnen vastgoedstromen. Dataverrijking, samenwerking met veiligheidsinstanties, domeinexperts en andere gemeenten moet er uiteindelijk toe leiden dat die onzichtbare criminaliteit steeds scherper op de radar komt te staan.

Meer weten onze projecten met betrekking tot ondermijningsvraagstukken? Of benieuwd hoe we jullie hiermee kunnen helpen? Neem contact op met Anouk Meerman.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *