Nemo tenetur in belastingzaken
Einde inhoudsopgave
Nemo tenetur in belastingzaken (FM nr. 150) 2017/19.4.2.1:19.4.2.1 Massale gegevensopslag en -verwerking; digitalisering
Nemo tenetur in belastingzaken (FM nr. 150) 2017/19.4.2.1
19.4.2.1 Massale gegevensopslag en -verwerking; digitalisering
Documentgegevens:
Mr. L.C.A. Wijsman, datum 27-11-2016
- Datum
27-11-2016
- Auteur
Mr. L.C.A. Wijsman
- JCDI
JCDI:ADS494768:1
- Vakgebied(en)
Belastingrecht algemeen / Algemeen
Toon alle voetnoten
Voetnoten
Voetnoten
De VIA, die in § 13.6.2 kort ter sprake kwam, is bijvoorbeeld een rechtstreeks gevolg van deze ontwikkeling.
Brief staatssecretaris van Financiën van 20 mei 2015, nr. DGB/2015/2173 U.
Zie o.m. het rapport van de OECD, Developments in VAT Compliance Management in Selected Countries, 17 augustus 2009, p. 16.
Zie ter zake het interview met de algemeen directeur van de Belastingdienst over de experimenten binnen de dienst met nieuwe technologieën in De Correspondent van 21 april 2015 (via www.decorrespondent.nl).
Deze functie is alleen te gebruiken als je bent ingelogd.
De informatiemaatschappij wordt steeds meer gedreven door ‘data’ zoals digitale tekst, cijfers, video en audio. Burgers, bedrijven en overheden leggen massaal gegevens vast. Vgl. administraties van bedrijven, transacties van financiële instellingen en persoonsregistraties en andere gegevensverzamelingen van (lagere) overheden. Ook (mobiele) apparaten zoals smartphones en camera’s registreren overal en continu gegevens. Zo ontstaat er in datacenters een ‘kopie’ van onze fysieke wereld. Deze ontwikkelingen stellen de Belastingdienst in staat om grote databestanden te verzamelen, op te slaan en te verwerken tot bruikbare (contra-)informatie.1 Uit de Investeringsagenda Belastingdienst volgt dat het intelligent gebruik van data daadwerkelijk centraal zal staan voor beter nalevingstoezicht.2
Risico-gestuurd toezicht
Terwijl steeds geavanceerder computertechnologieën (hard- en software) het mogelijk maken om meer data te verzamelen, op te slaan en te verwerken, maken statistische methoden het mogelijk om in een verzameling losse data betekenis te vinden. Deze twee componenten van ‘big data’ (hard- en softwarecapaciteit, statistiek) zullen leiden tot tal van nieuwe toepassingen op het gebied van zogenoemde predictive analysis, een aspect van datamining dat zich richt op het vergaren van informatie uit data die wordt gebruikt om trends en gedragspatronen te voorspellen.3 Voor de fiscale handhaving kunnen die toepassingen bijdragen aan meer risico-gestuurd toezicht door de Belastingdienst; zowel preventief als repressief. De kans op ontdekking van ‘non compliance’ wordt waarschijnlijk groter, terwijl statistische methoden (ook) kunnen bijdragen aan het bewijs daarvoor.4