Decisionboard van SAS helpt armoede te voorspellen om armoede te voorkomen
Proactief aan de slag met armoedesignalering. Ga er maar aan staan. De herziening van de Wet Gemeentelijke Schuldhulpverlening geeft gemeenten sinds begin dit jaar een pittige extra taak in het toch al uitdagende sociaal domein. Feitelijk vraagt de nieuwe wet om armoede beter te gaan voorspellen. Maar hoe krijg je zicht op dreigende armoede in je gemeente? Hoe kom je aan betrouwbare en relevante signalen en data? SAS helpt zoeken én voorspellen.
Amsterdam, 12 – 2021
De aangepaste wet maakt de speurtocht niet al te moeilijk. Voor waardevolle data over dreigende armoede kan de gemeente terecht bij zorgverzekeraars, woningcorporaties, energiebedrijven en drinkwaterbedrijven. De partners worden expliciet genoemd, omdat daar vaak de eerste betalingsproblemen ontstaan. Betalingsachterstanden kun je zien als een voorportaal van armoede, dus bij deze partners ligt een mooie data-basis die bij kan dragen aan het voorspellend vermogen van de gemeente. Helaas bepaalt de nieuwe wet ook dat partijen pas een signaal aan de gemeente mogen geven als een klant betalingsachterstanden heeft ‘die niet meer opgelost kunnen worden’. Dat is rijkelijk laat, immers, je wilt die situatie juist voor zijn. Ga daarom niet zitten wachten op de externe signalen, is mijn advies, maar start een actieve zoektocht naar relevante data in je eigen gemeente. Zoek samenwerking met buurtteams, verzamel interne signalen bij het klantcontactcentrum, kijk naar aanvragen voor bijzondere bijstand of andere gemeentepotjes.
Denk ook aan openbare data over wijken en buurten, zoals inkomens. Dit kan allemaal geanonimiseerd, het gaat er vooral om ontwikkelingen te identificeren op buurt- en straatniveau en zo de aandachtsgebieden te ontdekken.
Het is mijn ervaring dat gemeenten veel meer bruikbare informatie hebben dan ze denken. En gegevens worden ook vaak naast elkaar bewaard, waardoor ze niet goed met elkaar te vergelijken zijn. Dat kan wel met het decisionboard van SAS. Daarop komen de verschillende data bij elkaar en je krijgt daarmee niet alleen overzicht maar ook inzicht in relevante verbanden. SAS leert je betrouwbare conclusies te trekken en scenario’s te ontwikkelen. Het decisionboard kun je vervolgens aanvullen met de informatie van externe partners. Het geeft je een voorsprong, je bent in control omdat je altijd een actueel overzicht hebt, je wordt niet verrast door externe signalen en je kunt sneller acteren. Zo helpt het decisionboard van SAS om problemen echt vroeg te signaleren, precies zoals de wet het bedoelt.
