Werken voor de Belastingdienst: de grootste dataverwerker van Nederland

Data scientist Sjors werd aangetrokken door de uitdagingen en kansen binnen de Belastingdienst. Met de groeiende focus op in-house ontwikkeling en automatisering voorziet Sjors in de toekomst een uitvoeringsorganisatie die steeds flexibeler en technologisch vooruitstrevender wordt.

"De Belastingdienst is een grote uitvoeringsorganisatie. Er is een hoop kennis aanwezig, maar toch hoor je ook vaak negatieve dingen. Dat maakte me juist nieuwsgierig. Ik vind het leuk om problemen op te lossen, en hier was genoeg te doen." Hij zag dat Nederland voor verschillende grote uitdagingen stond en staat: een energiesysteem dat piept en kraakt, woningtekorten, vergrijzing, en een overheid die aan vertrouwen moet winnen. Uiteindelijk kwam de Belastingdienst in beeld. Na een aantal jaren als data scientist bij een bank te hebben gewerkt, begon Sjors zich af te vragen of hij zijn talenten niet beter kon inzetten om de maatschappij te helpen verbeteren.

"Er zijn nu ontzettend veel mogelijkheden, maar ook risico's", vertelt Sjors. Hij ziet dat de organisatie openstaat voor nieuwe ideeën en dat er ruimte is voor verandering, wat hem motiveert om door te gaan. "De Belastingdienst staat op een belangrijk punt: er zijn dingen misgegaan in het verleden, zoals met de toeslagenaffaire, en de organisatie is ervan doordrongen dat het anders moet. Ze staan echt open voor nieuwe ideeën en input."

De Rijksoverheid, inclusief de Belastingdienst, is terughoudend in het gebruik van generatieve AI, maar Sjors ziet dat er onderscheid gemaakt kan worden tussen generatieve AI die keuzes maakt en generatieve AI die ondersteunend werkt. Daarom gaat de Belastingdienst nu kijken hoe ze generatieve AI op een bepaalde manier kunnen inzetten, waardoor het zowel de Belastingdienst zelf als de belastingplichtigen helpt. Momenteel richt Sjors zich op het verder verbeteren van werkprocessen en het onderzoeken van de mogelijkheden van nieuwe technologieën.

De Belastingdienst is de grootste dataverwerker van Nederland. De gemiddelde jaarlijkse verwerking van deze data bedraagt per 2024, uitgedrukt in 'gegevens', zo'n 966 miljoen stuks. Geaggregeerd over de verschillende jaren vormen deze gegevens een verzameling van inmiddels een slordige 60 petabyte. "We werken met enorme hoeveelheden data, en dat brengt natuurlijk een risico met zich mee", vertelt Sjors. “Je wil niet dat deze data in verkeerde handen vallen of verkeerd worden geïnterpreteerd.”

“Als ik vrienden spreek die bij andere bedrijven werken, hoor ik dat de datascience-afdelingen er vaak bestaan uit een handjevol of enkele tientallen mensen. Bij de Belastingdienst is er ontzettend veel capaciteit en kennis. Dit komt ook doordat we, vanwege de risico's, veel in-house moeten ontwikkelen. We kunnen niet zomaar samenwerken met externe partijen, omdat die aan veel voorwaarden moeten voldoen en we ze moeten kunnen vertrouwen.”

Momenteel werkt Sjors op de Analytical Data Perimeter (ADP), een afgebakende werkomgeving waar veilig met data kan worden gewerkt. "De ADP is volledig dichtgetimmerd met het oog op veiligheid. Zo kunnen we veilig met data werken, modellen ontwikkelen en experimenteren. We zijn nu bezig met het koppelen van graphics processing units, dus GPU's, aan deze werkomgeving, om de denkkracht te vergroten. Die GPU's zijn al aangeschaft en aangekoppeld, maar we zitten nu nog in een proces waarin we onderzoeken of er geen datalekken tussen projecten plaatsvinden."

Sjors legt uit waarom GPU's zo belangrijk zijn in dit proces. "Veel mensen denken meteen aan gaming wanneer ze over GPU's of videokaarten horen. Maar feitelijk zijn het soortgelijke hardwarecomponenten die wij gebruiken om data te verwerken. Hoewel videokaarten en GPU’s niet helemaal hetzelfde zijn, zit er wel een GPU op een videokaart. Op het moment dat je die dedicated gebruikt voor je datamodel, kun je veel krachtiger berekeningen uitvoeren en je model verder optimaliseren en verbeteren."

De ADP is een volledig afgeschermde omgeving zonder toegang tot internet. "Alles wat je in de ADP ziet, is daar door interne afdelingen van de Belastingdienst neergezet", zegt Sjors. "Je kunt het zien als een soort virtuele machine die volledig veilig is opgezet. We werken bijvoorbeeld met MobaXterm en PyCharm of Visual Studio Code zodat we Python kunnen gebruiken. Er zijn ook programma's zoals SAS en andere tools beschikbaar. Het belangrijkste is dat het niet mogelijk is om data uit deze omgeving te exporteren.”

"Op het moment dat je daar iets kunt bouwen en het werkt, weet je ook dat het elders binnen de organisatie kan werken. We kunnen dit product zonder al te veel afhankelijkheden in de organisatie plaatsen en relatief eenvoudig naar productie brengen. Dat is belangrijk, want bij de Belastingdienst werken zo'n 27.000 mensen met ongeveer 1.000 applicaties. Als wij als data-afdeling iets opleveren, willen we dat het weinig afhankelijkheden kent, maar wel voldoet aan een bepaalde performance threshold."

Sjors ziet ook veel potentie in Retrieval Augmented Generation (RAG). "Op dit moment is het vrij eenvoudig om een ChatGPT-achtige functionaliteit na te bouwen. Er is ontzettend veel opensource code en Large Language Models om te downloaden en veilig lokaal te gebruiken. RAG zorgt ervoor dat je de kennis van deze taalmodellen kunt projecteren op je eigen documenten. In ons geval zou dat bijvoorbeeld documentatie van de Belastingdienst zijn. Het is een manier om bestaande AI-modellen gericht toe te passen op onze eigen data, waardoor we snel en nauwkeurig specifieke informatie kunnen ophalen. En dat is in het domein van de Belastingdienst van onschatbare waarde."

Sjors geeft een concreet voorbeeld: "Stel, iemand belt de BelastingTelefoon en vraagt: 'Mijn vader is afgelopen week overleden in Monaco, moet ik erfbelasting betalen?' De medewerker van de BelastingTelefoon moet dan snel de juiste wetten en regelgeving opzoeken om tot een goed antwoord te komen. Het maakt in zo'n geval bijvoorbeeld uit of deze persoon permanent in Monaco woonde, of er op vakantie was. Een modern systeem kan in theorie de medewerker ondersteunen door direct te suggereren welke informatie nog nodig is en welke documenten relevant zijn. Dit versnelt niet alleen het proces, maar zorgt ook voor een meer accuraat antwoord. Op het moment dat je een computer hebt die direct zegt welke vragen nog gesteld moeten worden om tot een definitief en betrouwbaar antwoord te komen, is dat van grote waarde."

Hij noemt ook een ander voorbeeld van interne automatisering bij de Belastingdienst: "Sommige afdelingen gebruiken bijvoorbeeld een in-house ontwikkelde transcriptietool. Op het moment dat er een interview wordt afgenomen, wordt dit direct getranscribeerd naar tekst, en kan er zelfs een samenvatting van worden gemaakt. Dit soort simpele automatiseringen bespaart enorm veel tijd, omdat iemand normaal gesproken tien uur moet luisteren en typen om een interview van een uur te transcriberen. Nu gebeurt dat live tijdens het gesprek zelf. Los van dat deze oplossing enorm veel geld zou besparen, is de verhoging van het werkplezier een mooi bijproduct. Doordat we dit in-house ontwikkelen, blijft alles veilig en lokaal. En dit soort tools kunnen we ook gebruiken voor vergaderingen en andere interne processen."

Sjors benadrukt ook het belang van in-house ontwikkelde oplossingen in vergelijking met commerciële producten. "Wij doen alles intern, zodat alle data bij ons blijft en niet gedeeld wordt met externe partijen waarvan we niet weten wat ermee gebeurt," legt hij uit. "Het is ontzettend belangrijk dat we dat op deze manier doen."

Daarnaast biedt het ontwikkelen van eigen tools ook mogelijkheden voor maatwerk die elders niet beschikbaar zijn. "Er worden bijvoorbeeld veel afkortingen gebruikt in de ambtelijke wereld. Onze transcriptietool kan die afkortingen herkennen en teruggeven in het transcript. Als je op een afkorting klikt, zie je meteen de betekenis en misschien wat achtergrondinformatie", vertelt Sjors. "Dat soort functies zie ik nog niet bij commerciële transcriptietools zoals die van Google."

Sjors ziet grote veranderingen in de toekomst van de Belastingdienst. "De komende jaren gaat een groot deel van de werkenden met pensioen, ongeveer 40 procent in de komende drie jaar", zegt hij. Dit betekent dat de medewerkers in de organisatie gemiddeld een stuk jonger zullen worden, maar ook dat er kritisch moet worden gekeken naar automatisering. "We willen niet dat we straks taken niet meer kunnen uitvoeren omdat er te weinig mensen zijn. Daarom ligt er nu al veel focus op wat we kunnen automatiseren om de continuïteit te waarborgen." Sjors ziet een kans voor de Belastingdienst om een sprong voorwaarts te maken. "De aankomende jaren worden uitdagend voor de Belastingdienst. Maar door de noodzaak om nu mee te gaan in de tijd kunnen we ook grote sprongen maken. De grote technologische ontwikkelingen in het werkveld en alle expertise en capaciteit binnen de dienst versterken ons vermogen om hier effectief mee om te gaan. Over een paar jaar moeten we simpelweg met minder mensen meer gedaan krijgen. Een mooie ambitie als je het mij vraagt. Mijn toekomstbeeld is een organisatie met jongere medewerkers, die zelfs voorop kan lopen in het vakgebied.”

Sjors benadrukt ten slotte de goede arbeidsvoorwaarden bij de Belastingdienst. "Ik ervaar een gezonde drive bij mijn collega's om impact te maken en Nederland nog een stukje efficiënter te maken. Ik ben 32 jaar en werk op een jonge afdeling waar ik veel kan leren, maar er is ook veel ruimte voor gezelligheid en een goede werk-privébalans. Daarnaast kan ik ruimschoots van vakanties genieten, wat ik ook erg waardeer. Het zorgt ervoor dat ik flexibel ben en voldoende tijd heb om op te laden."

Als je werkt bij de Belastingdienst, dan werk je aan een financieel gezond Nederland. Samen met je collega’s doe je belangrijk werk voor de samenleving. Vanuit je deskundigheid help je burgers en ondernemers om op de juiste manier belasting te betalen en ondersteun je hen op een manier die past bij hun persoonlijke situatie. De Belastingdienst geeft je de ruimte om je kennis en expertise in te zetten, je betrokkenheid te tonen en je te blijven ontwikkelen. Zo maak jij het verschil.

Dit artikel is afkomstig van de commerciële redactie van Tweakers.