Data & analyse bij het AMLC

Het AMLC gebruikt onder andere data-analyse om nieuwe verdachten, criminele netwerken en trends & fenomenen te identificeren op het gebied van witwassen. Door deze inzichten kan de opsporingscapaciteit van de FIOD zich richten op de zaken met de grootste impact voor de samenleving én kan effectiever gebruik worden gemaakt van beschikbare bronnen. Voor deze nieuwsbrief interviewen we AMLC collega Ruben van topic Data & analyse over zijn werk bij het AMLC.

Hoe ziet jouw gemiddelde werkweek er uit?
Mijn werkzaamheden bij het AMLC zijn (gelukkig) heel divers, dus geen enkele week is hetzelfde. Op hoofdlijnen denk ik dat ik gemiddeld zo'n 60% van mijn tijd aan het programmeren ben om netwerkanalyses rondom een signaal of thema uit te voeren of om datasets zoals de verdachte transacties te verrijken. De andere 40% van mijn tijd wordt gevuld door overleggen en samenwerkingen met andere topics binnen het AMLC, zoals met topic Internationaal. Soms geef ik, binnen en buiten de opsporing, presentaties of demo's over de tooling en analysemogelijkheden die we binnen het AMLC hebben.

Met wie werk je samen?
Het meest direct werk ik uiteraard samen met mijn AMLC collega's binnen het topic Data & Analyse, omdat we hier allemaal werken met dezelfde data en elkaar goed aanvullen in kennis en ervaring. Daarnaast ondersteun ik de AMLC collega's van AMLC Internationaal voor wie ik geregeld een landenbeeld opstel: welke geldstromen zien we van en naar een bepaald land? Buiten de FIOD werk ik samen met collega data scientists met wie ik een netwerkanalyse toepas op opsporingsinformatie en met J5 collega's waarbinnen ik deelneem aan de Data & Platforms working group.

Wat wil je bereiken met je werk?
Ik haal het meeste voldoening uit mijn werk als ik iets kan maken (een algoritme, een tool, een analyse) waar ik mijn collega's mee help om beter te begrijpen wat de data ons vertelt. Ik denk dat we in veel gevallen meer uit de data kunnen halen dan we doen, en daarom zie ik het als mijn doel om de data of analyses zo aan te bieden dat er wél gebruik van gemaakt wordt. Hiermee hoop ik bij te dragen aan een betere intelligence positie en een effectievere opsporingsketen.

Waar kan men jou voor benaderen?
Ik denk graag mee over het inzichtelijk maken van een dataset. Als er binnen een opsporingsonderzoek een interessante dataset is die te groot of te ingewikkeld is om te doorgronden, dan denk ik graag mee of er mogelijkheden zijn om dit voor elkaar te krijgen. Zeker als het gaat om transactiedata heb ik een reeks aan tools en middelen om die goed te kunnen verwerken.