‘Onvindbare’ gepensioneerden vinden in beperkte pensioendata

Dé oplossing voor pensioenfondsen

­­­­Het fenomeen ‘de onvindbaren’ is bijna niemand ontgaan, dankzij de uitgebreide persaandacht in mei 2022 (AD, ‘Fondsen hebben honderden miljoenen euro’s van ‘onvindbare’ gepensioneerden in de pot’). Pensioenfondsen hebben nog honderden miljoenen euro’s van gepensioneerden zonder actuele adresgegevens, vaak omdat de gepensioneerde geëmigreerd is.

Een extra complicatie wordt gevormd door de Algemene Verordening Gegegevensbescherming (AVG). Bronnen die de pensioenfondsen hebben gebruikt bij het opsporen van onvindbaren, zoals DUO en SVB, hadden vaak te maken met juridische restricties waardoor persoonsgegevens niet gedeeld konden worden met pensioenfondsen (AD, ‘Privacyregels bedreigen duizenden pensioenen’).

Het terugvinden van gepensioneerden is veelal handwerk. Nu is de vraag: kunnen we met de weinig beschikbare data tóch aanknopingspunten vinden om zo meer ‘onvindbaren’ op het spoor te komen?

Relaties ontdekken met graph-database

De oplossing lijkt gevonden in een graph-databasemodel. Nog beter dan relationele databases maakt een graph-database inzichtelijk hoe individuele items zich tot elkaar verhouden. Zo wordt het een stuk eenvoudiger om relaties zoals ‘vrienden van vrienden’ te ontdekken. In het verleden zijn deze databases gebruikt voor het opsporen van overzeese belastingontduiking, wat uiteindelijk leidde tot de publicatie van de Panama Papers.

Het vinden van ‘onvindbaren’ lijkt een perfecte use-case voor bedrijven die over relatief weinig of verouderde data beschikken. Kenmerkend voor de onvindbaren is dat dit in veel gevallen ouderen betreft die niet digitaal onderlegd zijn en daardoor ook online nauwelijks vindbaar zijn. Met de informatie die pensioenfondsen wel beschikbaar hebben is het mogelijk om alsnog te komen tot (in)directe naasten van de pensioengerechtigde. Aangezien het hier een plicht van pensioenfondsen betreft om het maximaal mogelijke in te zetten om een pensioengerechtigde te traceren en zijn pensioen uit te keren, is het mogelijk deze data verder in te zetten om te komen tot een ‘onvindbare’.

Dataverrijking en sociaal netwerk

Dataverrijking kan ertoe leiden dat (oud-)medebewoners of (oud-)buren als aanknopingspunten worden gevonden. We brengen die in kaart en zo wordt snel een overzicht verkregen van alle beschikbare aanknopingspunten. Het effect van deze aanknopingspunten wordt versterkt op het moment dat pensioenfondsen gaan samenwerken. Het aantal potentiële aanknopingspunten wordt aanzienlijk vergroot, en daarmee dus ook de kans dat iemand gevonden kan worden.

Slim matchen

Daarnaast is het opschonen van de data een belangrijke factor: het matchen op naam en geboortedatum laat zien dat mensen tóch vaak eerder al gevonden zijn. Een meevaller, want voor hen staat er misschien nog een pensioenpotje klaar. De SVB heeft laten zien dat een systeem dat ‘slim’ matcht op naam (bijvoorbeeld door rekening te houden met verschillende spellingen) en geboortedatum tot wel 13% mogelijke matches oplevert (Friesch Dagblad, ‘Column: Oeps, pensioen vergeten: er staat voor 450.000 mensen nog een pensioen klaar, maar zij zijn onvindbaar’).

Kortom, genoeg mogelijkheden om het werk voor de pensioenfondsen te verlichten en veel mensen blij te maken met pensioengeld waar zij recht op hebben! Meer weten? Neem contact op met Joyce.