Samenvatting

In het publieke debat heet het de toeslagenaffaire. De regering-Rutte III viel in januari 2021 over ouders die onterecht als fraudeur waren bestempeld en hun kinderopvangtoeslag moesten terugbetalen. De commissie-Donner sprak over mensenrechtenschendingen. Het collectieve geheugen herinnert zich 26.000 gedupeerde gezinnen, scheidingen, schulden, doden.

Dat beeld is niet verkeerd. Maar het is onvolledig. En de onvolledigheid maakt dat de affaire zich kan herhalen.

Wat er eigenlijk gebeurde was het zichtbaar worden van een samenloop van drie ontwikkelingen die sinds de jaren ‘90 in de Nederlandse Belastingdienst zijn gaan doorlopen. Ten eerste: massadata-verzameling op een IBM-mainframe in Apeldoorn. Ten tweede: risicogedreven profilering via tientallen algoritmes die nationaliteit als selectiecriterium gebruikten. Ten derde: ketenspreiding naar politie, OM, UWV, SVB en gemeenten via minstens tien samenwerkingsverbanden.

De Belastingdienst draait op COBOL-programma’s die soms meer dan 40 jaar oud zijn, gehuisvest op IBM-mainframes die in augustus 2025 nog werden vervangen door de nieuwste generatie (IBM z17 + LinuxONE 5). Het bedrijf heeft meer dan 100 selectie-instrumenten in gebruik, waarvan meer dan 50 zonder statistisch gevalideerde onderbouwing en daarmee onrechtmatig, aldus Follow the Money op basis van een Woo-verzoek in oktober 2025. Het algoritmeregister publiceert minder dan 20% daarvan. De overige 80% draait in het donker.

In die duisternis wonen 11 miljoen Nederlandse burgers en 1,9 miljoen MKB-ondernemingen die nagenoeg allen in de systemen van de Belastingdienst zijn opgenomen, meestal zonder het zelf te weten.

Het is tijd om de affaire bij de juiste naam te noemen. Het is De Algoritme affaire der Nederlanden. En ze is nog niet voorbij.

Deel 1 — De stelling

De toeslagenaffaire is een verkeerd benoemde affaire

De parlementaire enquêtecommissie heet officieel Parlementaire Enquêtecommissie Fraudebeleid en Dienstverlening. De nadruk ligt in het collectieve geheugen op de menselijke slachtoffers. Dat is niet verkeerd, maar het leidt de aandacht af van het systeem dat de slachtoffers maakte.

Wat er eigenlijk gebeurde

De toeslagenaffaire is de zichtbare manifestatie van een structurele samenloop van drie ontwikkelingen.

1. Massadata-verzameling. De Belastingdienst groeide vanaf 1998 uit tot een datawarehouse-operator met toegang tot minstens 69 bronsystemen (KPMG, 2025) en mogelijk 72 bronnen (SIG, 2016) die fiscale én niet-fiscale gegevens combineerden over vrijwel elke Nederlander. Bronnen variëren van aangiften en toeslagen tot Kadaster, bankgegevens, voertuigen, notariële akten en fraudeinformatiesystemen.

2. Risicogedreven profilering. Sinds 1998 draaide het Risico Analyse Model (RAM), een omgeving waarin medewerkers vrij selecties konden maken op fiscale én niet-fiscale criteria, met name nationaliteit. Amnesty International documenteerde in 2021 dat er sinds 2013 een zelflerend kinderopvangtoeslag-algoritme draaide bij Dienst Toeslagen dat systematisch niet-Nederlandse nationaliteit als risicofactor meewoog. De Autoriteit Persoonsgegevens stelde in juli 2025 dat RAM “stelselmatig” de wet overtrad en dat er “discriminerende verwerkingen” zijn uitgevoerd.

3. Ketenspreiding. De resultaten van deze profilering stroomden niet alleen binnen de Belastingdienst. Via minstens tien samenwerkingsverbanden kwamen de gegevens bij de politie, het Openbaar Ministerie, UWV, SVB, gemeenten en zorgverzekeraars terecht.

De juiste naam

De toeslagenaffaire is een algoritme-affaire. Of preciezer: een algoritme- en infrastructuur-affaire. De vraag is niet hoe ambtenaren zo wreed konden zijn. De vraag is hoe een IT-landschap dat 70% van de financiële transacties van de Nederlandse staat verwerkt in een op COBOL geschreven mainframe-omgeving in Apeldoorn kon uitgroeien tot een profileringssysteem dat twintig jaar lang structureel de grondrechten van burgers schond zonder dat enige toezichthouder ingreep.

Dat is de vraag. Dit dossier probeert daar antwoord op te geven.

Deel 2 — COBOL: de vergeten taal die de staat runt

Wat is COBOL?

COBOL staat voor COmmon Business-Oriented Language. De taal werd ontworpen in 1959 door een commissie onder leiding van Grace Hopper — een Amerikaanse wiskundige en schout-bij-nacht bij de United States Navy. Het doel: een programmeertaal voor zakelijke toepassingen die leesbaar was voor mensen en draaide op verschillende merken computers.

Dat brak met de standaard van destijds. Vóór COBOL was programmeren machine-specifiek: code die op een IBM 704 draaide werkte niet op een UNIVAC. COBOL bracht het idee dat code portable moest zijn. Een idee dat we nu vanzelfsprekend vinden.

Waarom COBOL nog steeds draait

COBOL is van een zeldzaamheid een architecturaal feit geworden. Volgens algemeen directeur Koos Veefkind van de Belastingdienst (tijdens het CWI-evenement The Future of COBOL and Mainframe, 18 januari 2024):

• 18% van de 900 systemen van de Nederlandse Belastingdienst is in COBOL geschreven
• 70% van alle financiële transacties van de staat loopt via COBOL-processen
• COBOL zit in het hart van de ICT voor loonbelasting, bedrijfsbelasting en dataverwerking

Dit is geen Nederlandse eigenaardigheid. Wereldwijd draait het merendeel van de bank-, verzekerings- en overheids-financiële systemen op COBOL. De rule of thumb: 70-80% van alle zakelijke transacties wereldwijd draait op COBOL.

De kracht van COBOL

COBOL heeft drie eigenschappen die het tot op de dag van vandaag moeilijk te vervangen maken.

1. Decimale exactheid. COBOL rekent van nature in exacte decimalen, niet in floating-point binaire benaderingen. Voor financiële bedragen is dat onmisbaar. Een verschil van één cent op miljoenen transacties levert al snel tonnen aan fouten op.

2. Batchverwerking. COBOL is ontworpen voor de verwerking van grote hoeveelheden records in één batch. Dat is precies wat een Belastingdienst nodig heeft: elke nacht miljoenen aangiften, naheffingen, invorderingen en teruggaaf berekenen.

3. Stabiliteit. Een COBOL-programma dat in 1985 geschreven is, draait nog steeds. Er zijn programma’s actief die meer dan 40 jaar oud zijn. Dat is ondenkbaar voor JavaScript of Python.

Waarom niemand meer COBOL leert

Hier ligt het werkelijke probleem. COBOL wordt sinds de jaren ‘90 nauwelijks nog onderwezen op universiteiten en hogescholen. Studenten kiezen massaal voor Python, JavaScript of Java. Het gevolg: er is wereldwijd een nijpend tekort aan COBOL-programmeurs, en de gemiddelde COBOL-programmeur is tegen pensioenleeftijd.

Voor de Belastingdienst betekent dit specifiek:

• Er moet in de komende jaren ~1.000 mens-jaren aan COBOL-werkervaring worden vervangen (Veefkind, 2024)
• Slechts drie grote leveranciers wereldwijd bieden nog COBOL-gerelateerde diensten aan → leveranciersafhankelijkheid
• De enige beheerder van het Invorderings Hulp Programma (IHP) gaat in 2026 met pensioen → kennisverdamping

Dit is geen futuristisch scenario. Dit is het Belastingdienst-apparaat van vandaag.

Maar COBOL is niet ‘dood’

Dat gezegd hebbende: wie denkt dat COBOL een “dode taal” is die per se vervangen moet worden door iets moderners, heeft het mis. IBM ontwikkelt Enterprise COBOL for z/OS nog steeds actief. Versie 6.5 werd op 13 juni 2025 algemeen beschikbaar. IBM ondersteunt deze productlijn volop en omschrijft COBOL als een volwaardige high-level programmeertaal voor grootschalige bedrijfsgegevensverwerking.

Wat “actief ontwikkeld” hier betekent: niet dat IBM elk jaar een compleet nieuwe taal uitvindt, maar dat de compiler en taalomgeving continu worden doorontwikkeld:

COBOL
  │
  ├── bestaande syntax behouden (backward compatibility)
  │
  ├── nieuwe compiler-optimalisaties
  ├── Unicode / XML-functionaliteit
  ├── Java-interoperabiliteit
  ├── ondersteuning nieuwe IBM Z-processors
  ├── ondersteuning nieuwe z/OS-versies
  ├── beveiligingsupdates
  └── integratie met Db2 / CICS / IMS / moderne tooling

En er wordt daadwerkelijk nog steeds nieuwe COBOL-code geschreven. Dat gebeurt voornamelijk in de vorm van nieuwe business rules, nieuwe modules, aanpassingen aan bestaande programma’s, nieuwe database-interactie, koppelingen met Java/API’s, nieuwe batchprocessen, en nieuwe selectie- en berekeningslogica. Een COBOL-programma dat in 2014 nieuw werd geschreven voor de Belastingdienst was dus geen “heritage” of “legacy” — het was moderne COBOL op een moderne IBM Z-omgeving.

Sterker nog: er bestaan tegenwoordig tools die COBOL-code automatisch analyseren en naar Java proberen te transformeren, juist ómdat organisaties nog steeds enorme COBOL-codebases hebben die ze willen moderniseren. Een recente studie op arXiv (2025) evalueert de kwaliteit van COBOL-naar-Java-transformatie en bevestigt dat dit een actief onderzoeks- en industrieveld is.

Het probleem van de Belastingdienst is dus niet dat COBOL op zichzelf “slecht” of “achterhaald” is. De taal presteert uitstekend voor waarvoor zij ontworpen is: massale, exacte, batchgewijze gegevensverwerking. Het probleem is dat de kennis verdampt, dat de complexiteit van de codebases te groot is geworden om nog veilig te wijzigen, en dat de organisatie die de systemen moet beheren niet de capaciteit heeft om ze te moderniseren — laat staan om nieuwe functionaliteit toe te voegen zonder bestaande logica te breken. Dat is een management- en personeelsprobleem, niet een technologieprobleem.

Waarom een nieuwe IBM-mainframe het probleem niet oplost

In augustus 2025 nam de Belastingdienst de IBM z17 + LinuxONE 5 in gebruik. Nieuwste generatie, snelste hardware, AI-integratie. Maar die nieuwe hardware maakt de oude COBOL-programma’s niet nieuw. En hier komt het fundamentele misverstand naar boven dat in het publieke debat vaak leeft: een nieuwe mainframe is geen “reset-knop”.

Je kunt niet zomaar “overzetten”

Het idee “dan zetten we de oude COBOL-programma’s toch over naar de nieuwe mainframe” klopt niet. Wat wel kan: de nieuwe IBM Z kan de oude z/OS-omgeving draaien via compatibiliteitslagen. De oude COBOL draait dan fysiek op de nieuwe hardware. Maar de programmacode zelf verandert niet. De knopen, de ongedocumenteerde afhankelijkheden, de embedded bedrijfslogica — alles blijft hetzelfde. Je hebt een snellere motor, maar dezelfde auto met dezelfde gebreken.

Wat je wél kunt doen — en wat de Belastingdienst deels doet — is oude en nieuwe systemen aan elkaar knopen via middleware, API’s en integratielagen. Nieuwe Java-applicaties kunnen via CICS-transacties oude COBOL-programma’s aanroepen. Moderne web-interfaces kunnen bovenop oude batchprocessen worden gezet. Maar dat is een brug slaan, niet het huis herbouwen. De oude fundamenten blijven staan, en zolang niemand weet waar de scheuren zitten — want de tekeningen ontbreken — is elke verbouwing een gok.

De kennis zit in hoofden, niet in documentatie

Dit is misschien wel het meest fundamentele probleem van de Belastingdienst-ICT, en het wordt zelden expliciet gemaakt. De COBOL- en Cool:Gen-programma’s die de kern van het belastingstelsel draaien zijn grotendeels onvoldoende gedocumenteerd. Niet omdat de taal onleesbaar is — COBOL is juist ontworpen om leesbaar te zijn — maar omdat de ontwikkelaars die decennia geleden deze systemen bouwden, hun keuzes en logica niet of nauwelijks hebben opgeschreven.

De redenen daarvoor zijn herkenbaar voor iedereen die in een grote organisatie heeft gewerkt:

• Deadline-druk — de functionaliteit moest werken, documentatie kwam “later” (en later kwam nooit)
• Lokaal bedacht — de staatssecretaris erkende in Kamerstuk 31066-1066 dat “de werkzaamheden voor selectie aan de Poort lokaal bedacht” waren. Wat lokaal ontstaat, wordt zelden landelijk gedocumenteerd
• Mondelinge cultuur — als je de persoon kent die het gebouwd heeft, waarom zou je het dan opschrijven? Je loopt gewoon even naar zijn bureau
• Geen investering in vastlegging — de Belastingdienst heeft decennia lang onderhoud en documentatie niet als prioriteit gezien; het ICT-budget ging naar nieuwe functionaliteit, niet naar vastlegging van bestaande

Het resultaat: de kennis van hoe deze systemen werken — welke subroutine welke andere aanroept, welke velden afhankelijk zijn van welke tabellen, welke business rules in welke programma’s zitten — zit in de hoofden van een klein aantal medewerkers. En die medewerkers gaan met pensioen. De enige beheerder van het Invorderings Hulp Programma (IHP) gaat in 2026 met pensioen. Er moet in de komende jaren ~1.000 mens-jaren aan COBOL-ervaring worden vervangen. Maar je kunt geen 1.000 mens-jaren vervangen als die jaren niet zijn opgeschreven.

Dit is de echte erfenis van de Belastingdienst-ICT: niet dat de technologie oud is, maar dat de kennis van die technologie aan het verdampen is. En als de kennis eenmaal weg is, is de code niet meer dan een tastbaar archief van beslissingen die niemand meer kan herleiden — precies de situatie die het KPMG-rapport beschrijft voor RAM: “de vastlegging van de kalibratie van de criteria en parameters waarop de query’s uitwerpen blijkt zeer beperkt en onvoldoende beschikbaar.”

Deel 3 — Het mainframe: IBM z17 in Apeldoorn

De fysieke werkelijkheid

Deze algoritmes draaien niet in de cloud. Ze draaien op een IBM-mainframe dat fysiek staat in het Rijksdatacenter Apeldoorn (Quintax-complex, met twin-locatie Walterbosch/Kennedylaan). Het complex is “een voetbalveld groot en staat vol met computers.” Alle privacygevoelige belastinggegevens van Nederlandse belastingbetalers liggen hier opgeslagen. De Belastingdienst beheert deze datacenters “100% in eigen beheer, er zijn geen externe partijen.”

In augustus 2025 nam de Belastingdienst een nieuw mainframe in gebruik: de IBM z17 in combinatie met de IBM LinuxONE 5. Dit is de nieuwste generatie IBM-mainframes, oorspronkelijk gelanceerd in april 2025 met specifieke AI-hardware. Staatssecretaris Tjebbe van Oostenbruggen (VVD) bezocht het datacenter en bevestigde de aanschaf. Hij stelde dat “gegevens van burgers en bedrijven op het mainframe lokaal blijven staan, zonder de tussenkomst van de cloud.”

Twin-datacenter architectuur in Apeldoorn

De IBM-mainframes van de Nederlandse Belastingdienst staan hoofdzakelijk in Apeldoorn. De Belastingdienst maakt voor haar ICT-infrastructuur — beheerd door het Centrum voor Infrastructuur en Exploitatie (B/CIE) — gebruik van een gespiegeld twin-datacenter, officieel het Overheidsdatacenter (ODC) genaamd. Het is niet alleen een Belastingdienst-complex: in het kader van het Uitvoeringsprogramma Compacte Rijksdienst bracht het Rijk 66 verspreide datacentra terug tot vier grote locaties, waarvan ODC Apeldoorn er een is.

Beide datacenters zijn fysiek gescheiden, maar onderling gekoppeld via een snelle, latency-arme glasvezelverbinding. De IBM-mainframes en het overige serverpark zijn dubbel uitgevoerd (gespiegeld). Mocht er op één locatie een storing of calamiteit uitbreken — brand, stroomstoring, inbraak — dan kan de andere locatie de verwerking van aangiftes en financiële data direct overnemen. Voor een dienst die jaarlijks €375 miljard aan belastingopbrengst verwerkt, is die continuïteit geen luxe maar een harde eis.

De renovatie werd uitgevoerd door Heijmans in opdracht van de Rijksgebouwendienst, in nauwe samenwerking met de Belastingdienst. De bouwfase duurde circa twee jaar, met als bijzondere uitdaging dat alle operationele systemen van de Belastingdienst tijdens de renovatie in de lucht moesten blijven. De computerzalen werden heringericht met koude corridors, en er werd een nieuw energiehuis gebouwd.

Technische specificaties

Beveiliging en gebruikers

De locaties gelden als zwaarbeveiligde rijkscomplexen met:

• Strikte fysieke toegangscontrole — beperkt toegankelijk voor medewerkers met de juiste clearences
• Geavanceerde blussystemen — waaronder gasblussing (zoals FM-200 of Inergen) in plaats van water, om elektronica te beschermen
• Eigen stroomvoorziening — redundante stroomtoevoer met UPS-systemen en noodaggregaten voor voortgezet draaien bij netstoring

Binnen de datacenters draaien alle gegevens van de “BV Nederland” op redundant uitgevoerde servers. Het betreft aanvragen, beschikkingen en uitkeringscorrespondentie, aangiftegegevens, import- en exportgegevens en btw-afdrachten. Gebruikers van het computercentrum zijn de Belastingdienst (inclusief het voormalige onderdeel Toeslagen), de Douane en de FIOD. In de nabije toekomst wordt het complex ook opengesteld voor andere overheidsdiensten.

Deze architectuur — twin-datacenter met actieve spiegeling — is typerend voor kritieke overheidsinfrastructuur en komt overeen met de inrichting bij grote banken, defensie en telecomaansluitpunten.

Van 66 naar 4: de consolidatie van rijksdatacenters

Het Apeldoornse twin-datacenter is onderdeel van een bredere rijksbrede consolidatie. In het kader van het Uitvoeringsprogramma Compacte Rijksdienst bracht het Rijk 66 verspreide datacenters terug tot vier grote locaties, waarvan één in Apeldoorn. De oorspronkelijke beleidsdocumenten spraken van 64 datacenters (bron: open.overheid.nl CRD-4 document), later gecorrigeerd naar 66 (Computable, juli 2013).

Van de vier locaties is alleen Apeldoorn publiek bekend als huisvesting van de Belastingdienst-mainframes. De andere drie locaties worden beheerd door de rijksoverheid breed (via SSC-ICT Utrecht) en huisvesten andere ministeries en diensten. De exacte locaties van die andere drie zijn in beperkte mate publiek gedocumenteerd.

                ╔═══════════════╗
                ║   GRONINGEN?  ║     ← Locatie 2 (niet publiek bevestigd)
                ╚═══════╤═══════╝
                        │
       ╔════════════════╧════════════════╗
       ║          NOORD-HOLLAND           ║
       ║       Amsterdam / Haarlem?       ║     ← Locatie 3 (niet publiek bevestigd)
       ╚════════════════╤════════════════╝
                        │
   ╔════════════════════╧════════════════════╗
   ║               ★ APELDOORN ★              ║     ← Locatie 1 (BEKEND)
   ║                                         ║
   ║   ODC 1: Quintax-complex                ║
   ║   ODC 2: Walterbosch (Kennedylaan)      ║
   ║   Beheer: B/CIE Belastingdienst         ║
   ║   IBM z17 + LinuxONE 5                  ║
   ║   4 petabyte opslag                     ║
   ║   1 megawatt stroom                     ║
   ╚════════════════════╤════════════════════╝
                        │
       ╔════════════════╧════════════════╗
       ║         ZUID-HOLLAND             ║
       ║    Den Haag / Rijswijk?           ║     ← Locatie 4 (niet publiek bevestigd)
       ╚═════════════════════════════════╝

De consolidatie in cijfers:

De consolidatie van 66 naar 4 datacenters was geen belastingdienst-project maar een rijksbreed programma. Het Apeldoornse twin-ODC is echter de grootste en meest kritieke locatie, omdat het de mainframes huisvest die het hele belastingstelsel draaiende houden — van aangiften tot toeslagen, van invordering tot risicoselectie.

Korte mainframe-geschiedenis van de Belastingdienst

Wat draait er op het mainframe?

Volgens publieke bronnen draaien op het mainframe:

• Alle massale transactionele processen voor belasting- en premieheffing
• Aanslag Belasting Systeem (ABS) in Cool:Gen (4GL uit jaren ‘80, COBOL-achtig) — onmisbaar voor inkomstenbelasting
• Loonbelasting-verwerking (HLP-systematiek)
• Omzetbelasting (OB)-systeem — “meer dan 40 jaar oud en wijzigingen anders dan zeer beperkt zijn nauwelijks mogelijk” (Technische briefing 2023)
• Eerste datawarehouse van de Belastingdienst — o.a. ontwikkeld in COBOL met Db2 als database

Waarom migratie naar “de cloud” niet simpel is

Er bestaat in het publieke debat de neiging om te zeggen: “dan zetten we die oude systemen toch gewoon over naar de cloud?” Dat is een misverstand dat dit dossier uitdrukkelijk wil doorprikken.

Een mainframe-to-cloud migratie is geen “kopieer-plak-bewerking”. Het is een reconstructie. Hier zijn de redenen waarom dit voor de Belastingdienst specifiek complex is.

1. Schaal en bedrijfskritiek

De Belastingdienst verwerkt jaarlijks €375 miljard aan opbrengsten (Jaarrapportage 2024). Eén week btw-inkomsten bedraagt ongeveer €1,5 miljard. Als het btw-systeem één week platligt, is dat de begroting van een middelgrote gemeente. Er is geen ruimte voor “trial and error”.

2. “Geknoopte” code

Mainframe-COBOL-programma’s zijn zelden modulair. Ze zijn vaak “aan elkaar geknoopt” — subroutines die andere subroutines aanroepen, met gemeenschappelijke data-structuren, in cycli die decennia zijn gegroeid. Dit is technisch een vorm van extreme koppeling (tight coupling). Een enkele subroutine vervangen kan onvoorziene effecten hebben elders.

3. Bedrijfslogica ingebakken in code

Decennia van belastingwetgeving zijn letterlijk in COBOL-code vertaald. Elk wetsartikel, elke uitvoeringsregeling, elk INT-bericht, elke beleidsregel zit in de code. Een migratie betekent niet alleen code vertalen, maar de volledige belastingwetgeving herdocumenteren in een nieuwe vorm. Dat is een wetenschappelijk-juridische oefening van ongekende schaal.

4. Personeel

De mensen die deze systemen hebben gebouwd, zijn met pensioen of overleden. De kennis zit niet in documentatie maar in hoofden. En de hoofden die nog wel kennis hebben, zijn op.

5. Continue werkdruk

Het mainframe kan niet offline. Aangifte-, innings- en terugbetalingsprocessen lopen 24/7 door. Er is geen “upgrade window”. Er is alleen nachtelijke batchverwerking die op tijd moet zijn voor de volgende werkdag.

6. Testcomplexiteit

Een modern systeem kun je testen met unit tests, integratie tests, end-to-end tests. Een mainframe-systeem van 40 jaar oud met miljoenen regels code heeft geen test-suite. Je kunt alleen black-box testen: input → output → kruis vingers. Bij de Belastingdienst betekent een foutieve test €1,5 miljard per week.

Cool:Gen: het andere legacy-probleem

Naast COBOL heeft de Belastingdienst een groot aantal systemen in Cool:Gen. Dat is een 4GL (fourth-generation language) uit de jaren ‘80 die erg lijkt op COBOL maar met een eigen syntax en eigen tooling. Het Aanslag Belasting Systeem (ABS), dat de inkomstenbelasting verwerkt, is in Cool:Gen geschreven.

Het aantal IT’ers met Cool:Gen-kennis “neemt snel af” en is “momenteel zeer beperkt beschikbaar.” De oorspronkelijke planning was dat Cool:Gen eind 2026 volledig uitgefaseerd zou zijn. In oktober 2024 verschoof staatssecretaris Folkert Idsinga (NSC) die deadline naar eind 2027. Volgens de Algemene Rekenkamer is zelfs die datum optimistisch.

De FAST Enterprises-affaire

Een casestudy in hoe migraties falen: in 2024 werd het Nederlandse btw-systeem (OB) aanbesteed. FAST Enterprises, een Amerikaans bedrijf, won de aanbesteding met hun product GenTax. Waarde: €190 miljoen. Het alternatief was SAPTRM (SAP), geïmplementeerd door Capgemini.

In 2026 draaide de Belastingdienst dit besluit deels terug. De servers zouden in eigen datacenters komen, in eigen beheer, om de Amerikaanse invloed te beperken (het zogeheten Trump-risico: een Amerikaanse president die via FAST Enterprises Nederlandse btw-inkomsten zou kunnen blokkerken). Bert Hubert schreef hierover zijn analyse “btw-as-an-American-service”. De balans tussen modernisering en digitale soevereiniteit is een wezenlijk onderdeel van het Nederlandse IT-beleid geworden.

Deel 4 — Het algoritmische landschap

Wat is een algoritme eigenlijk?

Voordat we het landschap in kaart brengen, moeten we een misverstand uit de weg ruimen. In het publieke debat klinkt algoritme als iets mysterieus, wiskundigs, ondoorgrondelijks. Maar een algoritme is in de basis simpel: een instrument. Een recept. Een set instructies die een computer uitvoert om van input tot output te komen. Net als een blender een keukeninstrument is, of een hamer een timmerinstrument, is een algoritme een beslisinstrument.

Dat verandert het debat. We vragen niet “welke ondoorgrondelijke AI heeft dit gedaan?” We vragen: “welk instrument heeft de Belastingdienst ingezet, wie heeft het ontworpen, op basis van welke criteria, en met welke rechtsgrond?” Een instrument is iets wat je kunt inspecteren, kunt stilleggen, kunt verbieden. Een algoritme dus ook.

De Autoriteit Persoonsgegevens en KPMG gebruiken daarom consequent de term selectie-instrument. Dat is precies wat deze algoritmes doen: ze selecteren burgers op basis van criteria. Soms zijn die criteria transparant en statistisch onderbouwd. Vaak niet. Soms neemt een mens het eindbesluit. Vaak niet. Soms is er een wettelijke grondslag. Vaak niet.

In de rest van dit onderzoek gebruiken we algoritme, selectie-instrument en risicomodel door elkaar — want het zijn verschillende woorden voor hetzelfde soort gereedschap. De vraag is steeds: wat doet het instrument, wie zwaait ermee, en tegen wie.

100+ selectie-instrumenten, >50 onrechtmatig

De toeslagenaffaire toonde één specifiek algoritme aan — één enkel instrument uit een arsenaal van meer dan honderd. Het zelflerende kinderopvangtoeslag-algoritme bij Dienst Toeslagen dat sinds 2013 nationaliteit als risicofactor meewoog (Amnesty International, “Xenophobic Machines”, oktober 2021). Dat ene instrument is inmiddels stopgezet. Maar het was geen uitzondering. Het was het instrument dat toevallig aan het licht kwam.

Follow the Money meldde in oktober 2025 op basis van een Woo-verzoek:

De Belastingdienst heeft meer dan 100 selectie-instrumenten in gebruik. Meer dan 50 daarvan hebben geen statistisch gevalideerde onderbouwing en zijn daarmee onrechtmatig en mogelijk discriminerend.

Honderd instrumenten. Vijftig zonder degelijke onderbouwing. Dat is geen kwestie van één verkeerd ontworpen algoritme, maar van een volledig instrumentarium waarvan de helft niet voldoet aan de basisvereisten van rechtsstatelijkheid.

Slechts een fractie van deze instrumenten is getest op bias of discriminatie. Enkele algoritmes werken zonder menselijke tussenkomst — wat in strijd is met artikel 22 van de AVG (geautomatiseerde besluitvorming met rechtsgevolgen). Het algoritmeregister op algoritmes.overheid.nl toonde in augustus 2026 in totaal 1.533 algoritmes, waarvan er slechts 18 expliciet aan de Belastingdienst worden toegeschreven. De kloof tussen wat er draait en wat er publiek is, is minstens een factor vijf.

De belangrijkste systemen

RAM (Risico Analyse Model, 1998-2018)

RAM was geen algoritme in de strikte zin. Het was een datawarehouse waarin medewerkers vrij selecties konden maken op gegevens uit minstens 69 bronnen. Sinds 1998 groeide het instrument tot een omgeving waarin circa 20.000 selecties per jaar werden gemaakt (2017). KPMG trof in 2025 nog 1.170 unieke RAM-spreadsheets aan, waarvan 14 selecteerden op eerste of tweede nationaliteit (Bulgaars, Roemeens, Afghaans, Albanees). De Autoriteit Persoonsgegevens concludeerde op 9 juli 2025 dat RAM “stelselmatig” de wet overtrad en dat “grondrechten van burgers in ernstige mate werden geschonden.” Een boete bleef uit wegens verjaring.

FSV (Fraude Signalerings Voorziening, 2013-2020)

FSV was de fraudelijst waarop de Belastingdienst signalen opslaat over mogelijk frauduleuze burgers. Het systeem werd in februari 2020 uit de lucht gehaald nadat de AP het onrechtmatig verklaarde. Er werden in 2020 meer dan 100.000 onwetende geregistreerden geteld. De AP legde in juli 2020 een boete op van €3,7 miljoen — voor een overheidsorganisatie met een jaarbudget van miljarden een fractie van een werkdag.

KTA (Klantbeeld Toezicht Applicatie, 2013-heden)

KTA is de “godmode” van de Belastingdienst. Het systeem toont in één scherm alle (persoons)gegevens die de Belastingdienst over één burger of ondernemer beschikt, inclusief berekeningen. Het systeem heeft 18.000 medewerkers als gebruiker, allen met dezelfde autorisatierol. Export wordt niet gelogd. De AP eiste op 9 juli 2025 onmiddellijke vervanging. De Belastingdienst stelt dat KTA pas in 2028 volledig vervangen zal zijn door Inzicht.

Informatiesjabloon

Het Informatiesjabloon is een procedure voor medewerkers om grote hoeveelheden persoonsgegevens in Excel-formaat op te vragen en aan te leveren. De AP stelt dat hierdoor persoonsgegevens buiten de beveiligde systemen van de Belastingdienst komen, waardoor controle verloren gaat. Het systeem wordt gebruikt voor leveranties aan politie, Openbaar Ministerie, RIEC en iCOV. In 2024 ging het om circa 38.000 subjecten. De AP eiste in juli 2025 onmiddellijke vervanging. De huidige planning is 2027.

Gruff

Gruff is een visualisatietool waarmee de Belastingdienst netwerken van personen, bedrijven en objecten kan visualiseren. Het systeem heeft ongeveer 60 gebruikers en verwerkte in 2024 13.500 subjecten. Gruff stopt in september 2026.

IHP (Invorderings Hulp Programma)

IHP geeft medewerkers overzicht over openstaande schulden, brieven en correcties. Het systeem is actief sinds 2005, heeft 2.000 gebruikers, en wordt in Q2 2026 ontmanteld. Bijzonder detail: de enige beheerder van het systeem gaat in 2026 met pensioen.

SMOB (Selectie Module OB)

SMOB is de klantbeeld-module voor omzetbelasting, actief sinds 2001 met 2.300 gebruikers. Het systeem leverde vroeger “trefferslijsten” controle op. De vervanging door het nieuwe pakket OB wordt voorzien in 2027.

PRISMA (Douane)

PRISMA is het risicoselectiesysteem van de Douane, actief sinds 2005 zonder vervanging. Het systeem heeft 40 gebruikers en bevat alleen bedrijfsgegevens. Toch kan het mogelijk in strijd zijn met artikel 22 AVG (geautomatiseerde besluitvorming) bij zaken waar geen “geoefend oog” meer op valt.

Andere en overlappende systemen

Naast deze zeven door de AP onderzochte systemen, heeft de Belastingdienst nog ten minste 100 selectie-instrumenten in gebruik. Een kleine selectie:

• RDM (Regio Data Model / Risicomodel Rivierenland) — MKB-specifieke laag bovenop RAM, met compliance-kleuren
• RAT-familie (Risico Analyse Tools): RAT StiVer, RAT ANBI, RAT Follow the Money, RAT Verhuurdersheffing
• Risicomodule Loonheffing
• Analyse aan de Poort — risicoanalyse bij aangifte IB, werd door PwC onderzocht wegens nationaliteit + leeftijd als fraude-risicofactor; verwijderd 2021
• ZVP (Zeer Vermogende Personen) — integrale behandeling personen >€25 miljoen vermogen
• FD-monitor (Fiscaal Dienstverleners) — tijdelijk niet ingezet voor handhaving na onrechtmatigheid
• Projecten: Lekkerbek (viskramen), Beveiligingsbedrijven, Schoonmaakbranche, Taxibedrijven Amsterdam, Bulgarenfraude, Dubbele nationaliteit-controle

De schaal: 900 systemen, 300 applicaties — maar geen complete publieke namenlijst

Voordat we verdergaan, moeten we eerlijk zijn over wat we niet weten. De Belastingdienst telt naar eigen zeggen 900 systemen, 300 applicaties en 43.000 digitale werkplekken, beheerd door zo’n 4.400 IT’ers in 30 verschillende programmeertalen. Dit cijfer staat in het Kamerstuk 31066, nr. 1002, in het introductiedossier van het Ministerie van Financiën en in meerdere Kamerbrieven over ICT.

Maar — en dit is het probleem — er bestaat geen complete publieke namenlijst van al deze 900 systemen. De Tweede Kamer heeft herhaaldelijk gevraagd om inzicht in het applicatielandschap, maar krijgt steeds alleen categorieën, cijfers en topsystemen te horen. De namen van de overige 880+ systemen staan nergens publiek vermeld.

De meest gedetailleerde publieke lijst die er is, komt uit twee bronnen. In Kamerstuk 31066-1066 (21 juni 2022) vroeg de Kamer: “Welke 71 andere bronnen gebruikte het Risico Analyse Model (RAM), behalve de FSV?” De staatssecretaris gaf slechts de top-25 — niet alle 71. De overige 46 bleven achtergehouden tot het KPMG-rapport van februari 2025, dat 69 bronsystemen met naam en omschrijving publiceerde (KPMG tabel 3.2.1.1.2).

De volledige lijst van 69 RAM-bronsystemen (KPMG, 2025)

Bron: KPMG, Rapport onderzoek Risico Analyse Model (RAM) bij Belastingdienst, Dienst Toeslagen en Douane, 25 februari 2025, tabel 3.2.1.1.2.

Belangrijke observaties bij deze lijst:

• FSV (nr. 24) stond als standaardbron in RAM — een FSV-registratie liep automatisch mee als risico-indicator (Kamerstuk 31066-1066, vraag 113)
• PHT (nr. 51) — Postcode Huisnummer Toevoeging — stond in de ODW-RAM-FleXviewer met sjabloon “06b Regio per nationaliteit”
• TSL HUUR / KGB / KOT / ZORG (nr. 59-62) — alle vier de toeslagensoorten (huur, kindgebonden budget, kinderopvang, zorg) waren als bron in RAM opgenomen. Dienst Toeslagen had dus niet één RAM-record in 2017, maar de toeslagendata van álle burgers was wél in RAM beschikbaar
• RBG (nr. 53) — Registratie bankgegevens: bankgegevens van burgers in een risicomodel
• RIS (nr. 54) — Renseignementen: inlichtingen/signalen over burgers in een risicomodel
• GEFIS (nr. 26) — Geïntegreerd Fraude Informatiesysteem: inclusief strafrechtelijke gegevens
• ZVP (nr. 69) — Zeer Vermogende Particulieren: aandelenadministratie van de rijksten in een risicomodel dat ook de armsten selecteerde

De zeven door de AP onderzochte “RAM-vergelijkbare” systemen (KTA, Informatiesjabloon, Gruff, IHP, SMOB, PRISMA, plus de al uitgefaseerde RAM) zijn afzonderlijk gedocumenteerd in het AP-rapport van 9 juli 2025. Maar dat brengt het totaal aan bij naam bekende systemen op ongeveer 80 van 900 — minder dan 10%.

Wat draait er op de overige 820 systemen? Welke gegevens verwerken ze? Welke zijn in COBOL geschreven, welke in Cool:Gen, welke in Java? Welke zijn al uitgefaseerd en welke draaien nog? De Belastingdienst geeft deze informatie niet publiek. De Kamer heeft het herhaaldelijk gevraagd. Het antwoord blijft steken bij cijfers en topsystemen.

Dit is een van de redenen waarom dit onderzoek de tien Woo-verzoeken bevat. Zonder een complete publieke lijst van Belastingdienst-systemen is onafhankelijk toezicht op de algoritmische infrastructuur van de Nederlandse staat onmogelijk.

Algoritmeregister: structureel onvolledig

Het algoritmeregister op algoritmes.overheid.nl toonde in augustus 2026 in totaal 1.533 algoritmes van Nederlandse overheidsorganisaties. Daarvan zijn er slechts 18 gepubliceerd onder de Belastingdienst. Op een organisatie met 100+ selectie-instrumenten betekent dat een publicatiegraad van minder dan 20%. En wat gepubliceerd is, zijn relatief ongevaarlijke systemen (signaalmodellen, teruggaaf-algoritmes, optimale verdeling fiscale partners). De impactvolle, op profilering gebaseerde instrumenten blijven buiten beeld. De kloof tussen werkelijkheid en register is structureel.

Deel 5 — De verdonkeremaande datakluis

Een kluis met 64 miljoen bestanden die niemand doorzocht

In mei 2019, rond de invoering van de AVG, creëerde de Belastingdienst een afgeschermde digitale omgeving die ze zelf de “datakluis” noemde. Officieel een noodmaatregel: de dienst haalde de AVG-deadline van 25 mei 2019 niet, en besloot daarom verouderde persoonsgegevens te verplaatsen naar een afgeschermde omgeving. De kluis had expliciet “geen archieffunctie” — maar de beloofde vervolgstap (beoordelen wat verwijderd, bewaard of teruggeplaatst moest worden) is nooit uitgevoerd.

In april 2026, zeven jaar later, bleek de kluis ten minste 64 miljoen ongesorteerde bestanden te bevatten. In mei 2026 bevestigde de Kamerbrief 2026D24511 dat 24,3 miljoen daarvan inhoudelijk relevant waren. Twee miljoen daarvan Excel-bestanden. Duizend-en-vier mailboxen van medewerkers van de voormalige directie Toeslagen. Ruim 180.000 ZIP-bestanden die nog niet waren uitgepakt.

Het belangrijke is niet het aantal. Het belangrijke is dat deze kluis bij geen enkel parlementair onderzoek is doorzocht. Niet bij de Parlementaire Enquête Fraude en Dienstverlening (PEFD). Niet bij het POK-onderzoek. Niet bij het FSV-, CAF- of RAM-onderzoek. Niet bij de KPMG-onderzoeken. Niet bij het AP-onderzoek.

Het officiële excuus: “verwijzingen hadden een index.html”

Toen tijdens het Kamerdebat van 26 mei 2026 werd gevraagd hoe dit mogelijk was, kreeg de Kamer een technisch klinkend antwoord. Op de plek waar de bestanden oorspronkelijk stonden, was slechts een verwijzing in HTML-formaat achtergelaten. Dat bestandstype werd bij de zoekacties voor de PEFD niet meegenomen. De kluis zelf was daardoor onzichtbaar voor de zoeksoftware.

Dat klinkt als een ongelukje. Een technische fout. Een vergeten bestandsextensie.

Maar de feiten vertellen een ander verhaal. Het gaat niet om één vergeten bestandstype. Het gaat om een systematische uitsluiting van HTML bij alle PEFD-zoekacties — een bestandstype dat op het Belastingdienst-netwerk miljoenen keren voorkwam. En het ging niet om één zoekactie, maar om een reeks zoekacties die van 2020 tot 2024 liep, met meerdere momenten waarop had moeten opvallen dat HTML-systematisch werd overgeslagen.

De technische realiteit: HTML structureel uitgesloten van indexering

De Belastingdienst kreeg op 19 oktober 2022 een lijst met bestandsextensies die bij de PEFD-zoekacties zouden worden doorzocht. Op die lijst stond HTML niet. De zoeksoftware kreeg dus de opdracht: sla alles over wat op .html of .htm eindigt. Miljoenen bestanden vielen daardoor buiten beeld.

De vraag is: was dit een technische keuze of een bewuste keuze?

Topambtenaar Teusjan Vlot verklaarde tijdens het debat van 26 mei 2026 dat hij persoonlijk akkoord had gegeven op de extensies die PEFD gebruikte. Dat zijn dus niet de extensies die PEFD zelf had bedacht. Dat zijn de extensies die de Belastingdienst aan PEFD voorstelde, en die Vlot persoonlijk goedkeurde. Dezelfde zoekacties die HTML-systematisch uitsloten.

Dat is geen ongeluk. Dat is een keuze. Een keuze die erin resulteerde dat de parlementaire enquêtecommissie — de hoogste denkbare onderzoeksmacht in een democratie — een onvolledig dossier kreeg.

De tijdlijn van obstructie

De afstand tussen 31 juli 2025 (signalering aan staatssecretarissen) en 15 april 2026 (Kamer geïnformeerd) bedraagt 258 dagen. In die periode liepen Woo-verzoeken, AVG-verzoeken en lopende rechtszaken, allemaal zonder dat de datakluis werd genoemd.

Waarom dit erger is dan “een vergeten extensie”

Het officiële excuus suggereert dat de Belastingdienst per ongeluk HTML heeft overgeslagen. Maar er zijn drie redenen waarom dat excuus niet overeind blijft.

1. HTML is geen zeldzaam bestandstype. Het is het standaardformaat voor webpagina’s, documentatie, en — relevant voor een dienst die decennia lang intranet-applicaties bouwde — voor interne verwijzingen. Wie HTML uitsluit, sluit miljoenen bestanden uit. Dat weet elke IT’er die de lijst opstelde. Dat wist Teusjan Vlot toen hij akkoord ging.

2. De zoekacties liepen jaren. Van 2020 tot en met 2024 zocht de PEFD in Belastingdienst-systemen. In die vier jaar is op geen enkel moment iemand op het idee gekomen om te controleren of de uitsluiting van HTML consequenties had? Niemand die zich afvroeg of er bestanden ontbraken?

3. De datakluis was geen geheim. De kluis was in mei 2019 aangelegd, formeel beslist in de MT BD, en in juli 2025 opnieuw onder de aandacht gebracht bij de staatssecretarissen. In de zoekacties van 2022-2024 was de kluis bekend. Toch is er niet in gezocht.

De bredere patroon: wat er niet geïndexeerd werd

De HTML-uitsluiting was niet het enige wat de zoekacties bemoeilijkte. Uit hetzelfde debat bleek:

• Mailboxen van medewerkers op schaal 16+ mogelijk gemist bij de PEFD-zoekacties (Stavers)
• Q-schijven en Connect People-omgevingen — persoonlijke werkomgevingen van medewerkers, nog steeds niet doorzocht in 2026
• 1.004 mailboxen van medewerkers van de voormalige directie Toeslagen, veiliggesteld in mei 2020, nooit doorzocht
• Excel-bestanden op netwerkschijven zonder archiefbeheer, niet doorzocht

De staat spreekt over “één datakluis”. De werkelijkheid is een archipel van afgeschermde omgevingen: datakluis, mailboxen, Q-schijven, Connect People, HTML-verwijzingen. Geen enkele daarvan is systematisch doorzocht. Bij elkaar vormen ze een onzichtbaar archief van wat de Belastingdienst in de periode 2013-2020 werkelijk deed met de gegevens van 11 miljoen burgers.

De rechtsgronden die zijn geschonden

De oproep van OpenBrief

OpenBrief vraagt al langer om:

1. Een onafhankelijke externe commissie die de datakluis systematisch doorzoekt — niet een commissie die door de Belastingdienst zelf is ingesteld
2. Volledige openbaarmaking van de lijst bestandsextensies die in 2022 aan PEFD is verstrekt, inclusief alle versies en wijzigingen daarvan
3. Persoonlijke verantwoordelijkheid voor de ambtenaren die de HTML-uitsluiting hebben goedgekeurd, met name Teusjan Vlot
4. Een parlementaire enquête naar de obstructie zelf, los van de inhoud van de bestanden

Zonder deze stappen blijft de datakluis wat ze zeven jaar was: een verdonkeremaand archief van een algoritmische affaire.

Deel 6 — De keten: van aangifte tot faillissement

Hoe een “verdachte” burger door het algoritmische landschap van de Nederlandse overheid ging — en gaat.

Stap 1 — Aanvraag of aangifte

Een burger vraagt kinderopvangtoeslag aan, doet aangifte inkomstenbelasting, of start een eenmanszaak. De gegevens komen binnen via de Toeslagenwebsite (gelogd in Heidi) of via de BelastingTelefoon / digitale aangifte.

Stap 2 — Zelflerend algoritme Toeslagen (2013-2019)

De aanvraag passeert een zelflerend risicomodel bij Dienst Toeslagen. Het model gebruikt nationaliteit als een van de risicofactoren. Niet-Nederlandse nationaliteit levert een hogere risicoscore op. Het model leert bij zonder menselijk toezicht, waardoor discriminatoire feedback-loops ontstaan (Amnesty International, “Xenophobic Machines”, oktober 2021).

Stap 3 — Stopzetting en flagging

Bij een “hoog risico” wordt de toeslag stopgezet. De burger moet alles terugbetalen. De ambtenaar die het besluit tekent, krijgt geen informatie waarom het systeem de aanvraag flagde — het is een zwarte doos (IEEE Spectrum, 2021).

Stap 4 — FSV-registratie (4 november 2013 - 27 februari 2020)

De burger komt op de FSV-lijst. Het signaal wordt gedeeld met UWV, SVB, gemeenten, Openbaar Ministerie, politie, Ketenpartners LSI/RIEC/iCOV. In 2019 waren er 58.500 personen met het “hoogste risicoprofiel”; meer dan 100.000 mensen wisten niet dat ze geregistreerd stonden.

Stap 5 — CAF-11 collectieve aanpak

In 2014 kregen 232 ouders in het kader van CAF-11 (Combiteam Aanpak Facilitators 11, in de context van de Bulgarenfraude) collectief hun toeslag stopgezet. Dit werd later de spil van de toeslagenaffaire. De compensatieregeling CAF-11 is afzonderlijk opgezet.

Stap 6 — RAM-verrijking

Voor fiscaal toezicht en opsporing: RAM combineert fiscale én niet-fiscale gegevens (nationaliteit, schulden, KvK, Kadaster, WOZ, strafrechtelijk). Er kon vrij worden geselecteerd op 1e/2e nationaliteit (Bulgaars, Roemeens, Afghaans, Albanees) zonder objectieve rechtvaardiging. Circa 20.000 selecties per jaar (2017).

Stap 7 — Invordering via IHP

De ontstane schulden worden zichtbaar in IHP (Invorderings Hulp Programma). De burger krijgt dwangbevelen, invorderingskosten, en uiteindelijk een deurwaarder.

Stap 8 — Ketenverspreiding

Via Informatiesjabloon en andere tools komen de gegevens bij de RIEC, LIEC, LSI, iCOV, FEC, BIBOB, CT-infobox, Knooppunt Zorgfraude. De politie kan de gegevens in een strafrechtelijk onderzoek gebruiken. De gemeente kan de gegevens voor een bijstandsonderzoek gebruiken. Het UWV kan de gegevens voor een uitkeringstraject gebruiken.

Stap 9 — Maatschappelijk gevolg

De burger raakt in de schulden, verliest zijn huis, kan geen hypotheek meer krijgen, raakt werkloos, krijgt psychische problemen, laat zijn gezin in de steek, of — in een aantal gevallen — overlijdt. De commissie-Donner concludeerde in 2022 dat er sprake was van mensenrechtenschendingen.

Stap 10 — Geen rechtsbescherming

De burger kan zich niet verweren. Hij weet niet dat hij in een algoritme is geselecteerd. Hij weet niet dat hij op een fraudelijst staat. Hij kan geen bezwaar maken tegen de risicoscore. De Hoge Raad oordeelde in 2021 dat bewijs uit discriminerende selectie ontoelaatbaar is — maar dat betekent mogelijk dat miljoenen aanslagen betwistbaar zijn, een probleem dat de Belastingdienst met stilzwijgen omringt.

Deel 7 — Internationale parallelen

De Nederlandse toeslagenaffaire is niet uniek. Het past in een internationaal patroon van automated state harm — het systematisch benadelen van burgers door falende of discriminerende algoritmes.

Robodebt (Australië, 2016-2019)

Het Australische Online Compliance Intervention-systeem, beter bekend als Robodebt, berekende automatisch “schuld” aan burgers die welzijnsuitkeringen ontvingen. Het algoritme maakte systematische fouten en eiste gemiddeld A$3.000 terug per burger. Een Royal Commission concludeerde in juli 2023 dat het systeem “ruw, wreed en onrechtmatig” was. Ongeveer 500.000 onterechte schuldenaanslagen werden terugbetaald, in totaal A$1,8 miljard.

Horizon IT (Verenigd Koninkrijk, 1999-2015)

Het Horizon-systeem van Fujitsu bij de Britse Post Office veroorzaakte meer dan 900 onterechte vervolgingen van subpostmasters. De fouten in het systeem waren bij Fujitsu bekend maar werden decennialang verzwegen. Het wordt beschouwd als de grootste serie onterechte veroordelingen in de Britse rechtsgeschiedenis. Tientallen veroordeelden overleden voordat ze werden vrijgepleit.

SyRI (Nederland, 2014-2020)

Het Systeem Risico Indicatie (SyRI) werd door de Regering gebruikt om in wijken met veel “signalen” risico-indicaties te genereren. De Rechtbank Den Haag oordeelde op 5 februari 2020 dat SyRI in strijd was met artikel 8 EVRM. Het systeem werd vooral ingezet in arme wijken in Rotterdam. Het vonnis was een precedentszaak voor privacy en algoritmische transparantie.

DUO-fraude-algoritme (Nederland, tot 2024)

Het onderwijsministerie gebruikte een risicomodel voor studiefinanciering en uitkeringen dat studenten met een migratieachtergrond onevenredig hard trof. De AP legde eind 2024 een boete op. De criteria waren grotendeels gebaseerd op “ervaring en gezond verstand” — dezelfde formulering die ook bij de Belastingdienst veelvuldig voorkomt.

Gemeenschappelijk patroon

Al deze affaires delen zes kenmerken:

1. Efficiëntie-obsessie — politieke druk om “fraude” hard aan te pakken leidt tot risico-gedreven systemen zonder waarborgen
2. Zwarte-doos-systemen — burger noch ambtenaar weet waarom een beslissing wordt genomen
3. Bewijslast bij burger — het systeem is “waarheid”; de burger moet het tegendeel bewijzen
4. Zwakste groepen disproportioneel geraakt — armen, migranten, alleenstaanden
5. Toezichthouders handhaven laat en zacht — de AP legde in 5 jaar slechts één boete op aan de BD
6. “Nooit meer”-beloften niet waargemaakt — na elke affaire volgt “nooit meer”, terwijl de systemen gewoon door draaien

Conclusie

De toeslagenaffaire is niet opgelost. Ze is niet eens correct benoemd. Wat in het publieke debat doorgaat voor een incidentele ambtelijke wreedheid, is in feite de zichtbare manifestatie van een structureel falend algoritmisch ecosysteem dat diep verankerd is in de Nederlandse staat.

De Belastingdienst draait op COBOL-systemen die soms meer dan 40 jaar oud zijn, gehuisvest op IBM-mainframes in Apeldoorn die in 2025 nog altijd werden vervangen door nieuwste-generatie hardware. De kennis van deze systemen verdampt: er moet in de komende jaren 1.000 mens-jaren aan COBOL-ervaring worden vervangen. Tegelijkertijd heeft de Belastingdienst 100+ selectie-instrumenten in gebruik, waarvan meer dan 50 zonder statistisch gevalideerde onderbouwing en daarmee onrechtmatig. Het algoritmeregister toont minder dan 20% daarvan. De overige 80% draait in het donker.

In die duisternis wonen 11 miljoen Nederlandse burgers en 1,9 miljoen MKB-ondernemingen die nagenoeg allen in de systemen van de Belastingdienst zijn opgenomen. Het merendeel daarvan zonder het zelf te weten. De toeslagenaffaire was de eerste keer dat de gevolgen van dit systeem zo luidruchtig naar buiten kwamen dat een kabinet viel. Maar RAM, FSV, KTA, Informatiesjabloon, Gruff, IHP, SMOB, PRISMA, de RAT-familie, Analyse aan de Poort — ze draaien allemaal nog. Of zijn pas vervangen door een volgende generatie die dezelfde architectonische keuzes maakt.

De staat profileert door. Niet in het verborgene — de Tweede Kamer is geïnformeerd. Maar de consequenties ontbreken. Geen enkele ambtenaar of bewindspersoon is persoonlijk aansprakelijk gesteld. Geen enkel opvolgersysteem is buiten gebruik gesteld. De datakluis met 64 miljoen bestanden wordt niet systematisch doorzocht. De burgemeester van Apeldoorn en de directie van de Belastingdienst tonen bezoekers trots het vernieuwde datacenter. De IBM z17, de LinuxONE 5, de AI-hardware — het nieuwe mainframe is een bron van nationale trots. Wat ze niet vertellen is dat diezelfde hardware een systeem draait dat de Autoriteit Persoonsgegevens “stelselmatige overtreding” noemt en dat “grondrechten van burgers in ernstige mate schond.”

Het is tijd om de affaire bij de juiste naam te noemen.

Het is De Algoritme affaire der Nederlanden.

En ze is nog niet voorbij.

Heeft u informatie? Openbare oproep tot het delen van bronnen

Dit onderzoek is een living document. Het zal worden bijgewerkt naarmate nieuwe informatie beschikbaar komt. Wij verzoeken burgers, ambtenaren, Wongevende, journalisten, academici en whistleblowers om informatie te delen die kan bijdragen aan een vollediger beeld van de algoritmische infrastructuur van de Nederlandse Belastingdienst.

Tien Woo-verzoeken die wij graag ingediend of ondersteund zien

De volgende Woo-verzoeken zijn op dit moment nog niet ingediend of niet volledig beantwoord. Hebt u deze of vergelijkbare verzoeken ingediend, of beschikt u over (delen van) de antwoorden? Neem contact op via Open Brief Network. We behandelen bronnen vertrouwelijk indien gewenst.

Heeft u een van de volgende documenten?

Wij zijn specifiek op zoek naar:

• WRR Working Paper 021 “Big Data voor Fraudebestrijding” (april 2016) — ISBN 978-94-90186-30-2
• Interne BD-adviezen uit 2021 en 2022 over stopzetting van 3 MKB-algoritmen (gerapporteerd door FTM)
• Technische briefings Belastingdienst-ICT 2023-2026 — niet alleen Kamer Samenvattingen
• Convenanten Belastingdienst ↔ RIEC/LIEC/LSI/iCOV — actuele versies
• Validatie-rapporten PRISMA (Douane) — bias- en discriminatie-toetsingen
• Toeslagen-documentatie CAF-11 — alle 232 individuele dossiers (geanonimiseerd)

Al in ons bezit dankzij online beschikbaarheid:

• ✅ Donner-rapport “Omzien in verwondering 2 — Eindadvies” (12 maart 2020, 98 pagina’s) — blg-926526
• ✅ WRR Working Paper 021 (april 2016) — gedownload via wrr.nl
• ✅ AcICT-advies Rationaliseren Cool:Gen Inkomstenheffing (16 april 2025) — gedownload via adviescollegeicttoetsing.nl
• ✅ PwC-onderzoeken FSV-effecten (2022, MKB + Toeslagen versies) — tweedekamer.nl/downloads/document?id=2022D07421 en eerstekamer.nl/overig/20220329/pwc_onderzoek_fsv_mkb/document

Anoniem delen

Bent u (oud-)medewerker van de Belastingdienst, Dienst Toeslagen, Douane, Auditdienst Rijk, Autoriteit Persoonsgegevens, of een van de ketenpartners (RIEC, LIEC, LSI, iCOV)? En beschikt u over informatie die relevant is voor dit onderzoek?

Wij behandelen bronnen strikt vertrouwelijk en kunnen anonieme bijdragen verwerken. Mail via Open Brief Network of brief ons via het postadres op de about-pagina.

Dit dossier kan alleen zo compleet worden als de bronnen die we gezamenlijk beschikbaar maken.

Bronverwijzingen

Primaire bronnen

• KPMG Rapport onderzoek Risico Analyse Model (RAM), 25 februari 2025
• Kamerbrief beleidsreactie uitkomsten extern onderzoek RAM, 6 maart 2025
• Schriftelijk overleg over het Risico Analyse Model, 26 mei 2025
• AP-rapport onderzoek RAM en ‘met RAM vergelijkbare systemen’, 9 juli 2025
• Amnesty International — “Xenophobic Machines: Dutch Child Benefit Scandal”, oktober 2021
• AP-boete FSV, juli 2020
• POK-rapport “Ongekend Onrecht”, 18 december 2020
• Enquêtecommissie “Blind voor mens en recht”, februari 2024

IT-infrastructuur

• Kamerbrief ICT Belastingdienst, 20 februari 2023
• Binnenlands Bestuur: “Hoe een stokoude programmeertaal de overheid in zijn greep houdt”, 19 januari 2024
• Dutch IT Channel: “Staatssecretaris bezoekt Belastingdienst voor modernisering ICT-infrastructuur”, 17 augustus 2025
• EC/OSOR: “Dutch Tax Office looking for Linux OS for IBM mainframe”, 14 september 2016
• NRC: “Belastingdienst werd afhankelijk van IBM”, 11 augustus 2007
• AcICT-advies Rationaliseren Cool:Gen Inkomstenheffing, 16 april 2025
• Techzine: btw-systeem volledig uitbesteed aan VS, 27 februari 2026
• Dutch IT Channel: “Belastingdienst opent derde Overheidsdatacenter (ODC) in Apeldoorn”, 20 juni 2014 — twin-ODC architectuur, B/CIE, Heijmans-renovatie, 4 PB opslag, 1 MW energiehaus, 66→4 rijksdatacentra
• De Ondernemer: “Binnenkijken: dit fort verwerkt belastingaangiftes BV Nederland” — binnenkijk datacenter Apeldoorn

Datakluis en HTML-uitsluiting

• Kamerbrief 2026D17991 datakluis, 15 april 2026, Eerenberg & Palmen
• Kamerbrief 2026D24511 bestandstypen datakluis, 22 mei 2026, Eerenberg & Palmen
• Debatdirect Tweede Kamer, 26 mei 2026, Werking van digitale datakluizen — getuigenis Teusjan Vlot over persoonlijk akkoord op extensies
• OpenBrief: “RAM is nooit verdwenen: de staat profileert door”, 27 mei 2026 — sectie over HTML-systematisch uitgesloten
• OpenBrief: “De corrupte agenda van de datakluis”, 29 juli 2026 — systeemfalen HTML-verwijzingen
• OpenBrief: “Geloofwaardigheid van de Nederlandse rechtsstaat”, 25 mei 2026

Algoritme- en profilering-onderzoek

• Follow the Money: “Meer dan 50 algoritmes van de Belastingdienst zijn onrechtmatig”, oktober 2025
• IEEE Spectrum: “Artificial Intelligence in Government”
• Politico EU: “Dutch scandal serves as a warning for Europe over risks of using algorithms”
• Algoritmeregister Belastingdienst

Internationale parallelen

• Robodebt Royal Commission Report, juli 2023
• Wikipedia: British Post Office scandal (Horizon)
• Rechtbank Den Haag, SyRI-vonnis, 5 februari 2020 (ECLI:NL:RBDHA:2020:865)

Investigatieve journalistiek

• NRC-dossier “De staat van de Belastingdienst”
• Trouw: “Belastingdienst had een geheime fraudelijst in strijd met de privacywet”

Relevante WRR-rapporten

• WRR Working Paper 021, “Big Data voor Fraudebestrijding”, april 2016 — ISBN 978-94-90186-30-2

Gerelateerde OpenBrief-onderzoeken

• RAM is nooit verdwenen: de staat profileert door — 27 mei 2026
• RDM: het Regio Data Model bovenop RAM bij de Belastingdienst MKB — 10 augustus 2026
• Datakluis: 64 miljoen verborgen bestanden ontdekt — 13 maart 2026
• PwC-werkdocument FSV-effecten racisme — achtergrond racisme-analyse FSV
• WRR Big Data voor Fraudebestrijding — analyse — analyse van het WRR-waarschuwingsrapport uit 2016

Methodologische notities

• Dit dossier combineert vijf soorten bronnen: (1) kamerstukken en officiële rapporten, (2) rapporten van toezichthouders (AP, ADR), (3) parlementaire enquêtes en commissies (POK, Donner, enquête), (4) journalistiek onderzoek (NRC, Trouw, FTM, AG Connect, Computable, Tweakers), (5) internationale rapporten (Amnesty, EC, Royal Commission AU)
• Alle citaten zijn direct traceerbaar naar gepubliceerde bronnen met URL
• De OSINT-matrix met meer dan 100 geverifieerde URLs is beschikbaar op aanvraag
• Dit is een living document — correcties en aanvullingen welkom via Open Brief Network
• Volgende update: na publicatie AP-oordeel en ADR-rapporten sept-okt 2025

Open Brief Network — Independent Investigative Archive. Dit onderzoek valt onder de Creative Commons Naamsvermelding 4.0 Licentie. Hergebruik met bronvermelding toegestaan.