Menu
Sign In Search Podcasts Charts People & Topics Add Podcast API Pricing
Podcast Image

De Dataloog

DTL S2A8 Datagedreven Fraude bestrijding bij de FIOD

02 Mar 2020

Description

Send us a textCriminelen die geld witwassen. Mensen die zich verrijken ten koste van óns belastinggeld. Óf bedrijven die hun werknemers of leveranciers schaden door faillissementsfraude. Er is altijd iemand de dupe en fraude kent vele gezichten. Komt in het groot en klein voor én in alle lagen van de bevolking. Fraude bestrijden is dan ook van groot financieel én maatschappelijk belang en dat doet de FIOD, de opsporingsdienst van de Belastingdienst. De FIOD ontwikkelt echter geen modellen die mensen veroordelen. Modellen zijn echt gericht om rechercheurs te helpen om tot de juiste informatie te komen. Naast de traditionele fiscale, financiële en economische onderzoeken, waaronder complexe faillissementsfraude, zijn witwasbestrijding en corruptiebestrijding terreinen waar de Fiod meer op inzet. Daarnaast is er toenemende aandacht voor de aanpak van terrorismefinanciering, cyberfraude en ondermijning. De FIOD maakt gebruik van digitale middelen en zet moderne technologieën in. Ook wordt steeds meer opgetreden en gehandeld in internationale context. We praten in deze Dataloog met Martijn van Leeuwen, Tech lead bij de afdeling CoDE (center of Data Expertise). Shownotes op: https://www.dedataloog.nl/uitzending/dtl-s2a8-datagedreven-fraude-bestrijding-bij-de-fiod/De Dataloog is de onafhankelijke Nederlandstalige podcast over data & kunstmatige intelligentie. Hier hoor je alles wat je moet weten over de zin en onzin van data, de nieuwste ontwikkelingen en echte verhalen uit de praktijk. Onze hosts houden het altijd begrijpelijk, maar schuwen de diepgang niet. Vind je De Dataloog leuk? Abonneer je op de podcast en laat een review achter.

Audio
Featured in this Episode

No persons identified in this episode.

Transcription

This episode hasn't been transcribed yet

Help us prioritize this episode for transcription by upvoting it.

0 upvotes
🗳️ Sign in to Upvote

Popular episodes get transcribed faster

Comments

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.