Fouten voorkomen door geautomatiseerde contracten

Door , gepubliceerd op

Ken je dat? Dingen die je weleens gedaan hebt, maar niet vaak genoeg om je er echt confortabel mee te voelen? Een aanbesteding voorbereiden, de vrije WKR-ruimte berekenen aan het eind van het jaar, de effecten van een CAO-wijziging doorrekenen. Dingen waar je altijd weer even in moet duiken, om te kijken hoe het ook alweer zat. Waarom je dit soort taken beter gewoon kunt automatiseren, leggen we je uit in dit artikel. Als voorbeeld pakken we de ‘App Inhuur’ die we samen met de fiscalisten van Caraad en Universiteit Leiden hebben ontwikkeld.

Wat context: de wet DBA

De Wet DBA (voluit: Wet Deregulering Beoordeling Arbeidsrelaties) is in 2016 in werking getreden om onder andere schijnzelfstandigheid tegen te gaan. Alle discussies over of pakketbezorgers, UBER-chauffeurs of gastdocenten nou wel of niet echt zelfstandig zijn? Dat is de kern van wat de Wet DBA probeert te reguleren. Kortgezegd moeten opdrachtnemer en opdrachtgever samen bepalen of er bij een opdracht sprake is van loondienst. Doe je dat niet goed, dan kan dat grote fiscale gevolgen hebben. Zowel voor je organisatie als voor de opdrachtnemer. Als er toch geen sprake blijkt te zijn van inhuur, maar van een feitelijke dienstbetrekking, dan moet je organisatie bijvoorbeeld loonheffingen inhouden.

Complexe en foutgevoelige regelgeving

Dat er al jaren rechtszaken worden gevoerd over de vraag of mensen wel of niet feitelijk in loondienst zijn, laat zien dat het bepalen of er sprake is van inhuur of een dienstbetrekking niet zo makkelijk is. Afhankelijk van een behoorlijk aantal kenmerken is er een flink aantal verschillende uitkomsten mogelijk. Afhankelijk van de uitkomst hoort er een specifiek contract te worden afgesloten tussen de opdrachtgever en de opdrachtnemer. Bijvoorbeeld, een detacheringsovereenkomst, een arbeidsovereenkomst, een inhuur-overeenkomst enzovoorts. Het gaat voor dit artikel te ver om veel dieper in te gaan in op de precieze werking van de wet DBA, maar de essentie is: dit is een specialistisch onderwerp, waarin je makkelijk fouten maakt als je niet precies weet wat je doet.

Kennis bij verschillende partijen

Een veelvoorkomend probleem bij complexe administratieve taken is dat de kennis verspreid is over meerdere personen binnen de organisatie. In dit voorbeeld: de kennis van de wet DBA zit bij HR, maar de medewerker die iemand wil inhuren kent de details van de voorgenomen opdracht. Wie het gaat doen, wat diegene precies gaat doen, waarom een bestaande medewerker dit niet kan, enzovoorts. In de praktijk leidt dat tot fouten en inefficiëntie. Bijvoorbeeld een HR-medewerker die zelf maar aannames gaat doen over de aard van de werkzaamheden, omdat de aanvrager niet alle benodigde gegevens heeft aangeleverd. Of aanvragen die oeverloos heen en weer worden gestuurd. Bovendien zal ook een HR-medewerker niet altijd op de hoogte zijn van alles fiscale details die de juiste uitkomst bepalen. Ook voor hem of haar zal het geen dagelijkse kost zijn, maar iets waar de HR-medewerker ‘weer even in moet duiken’.

De voordelen van self service en automatisering

Universiteit Leiden, een van de voorlopers op het gebied van het op een slimme manier inzetten van data, vond dat dat slimmer kon. Zij wilden de aanvrager zelf ‘aan het stuur zetten’. Hij of zij kent immers alle details van de voorgenomen opdracht. In een mooi co-creatie-traject met ons en de fiscalisten van Caraad ging Universiteit Leiden aan de slag.

Stap 1 bestond uit het uitdenken en uitschrijven van alle varianten. In welke gevallen moet er welk contract worden afgesloten? En welke informatie is nodig om op een goede manier de juiste uitkomst te bepalen? Stap 2 was om de aanvrager digitaal zo veel mogelijk te ondersteunen. Door hem of haar (geautomatiseerd) alle vragen te stellen (in de juiste volgorde) die relevant zijn voor het bepalen van het uiteindelijke contract. Daar heb je meer voor nodig dan een standaard-formulier dat je medewerker naar HR kan sturen, omdat er binnen de Wet DBA zoveel verschillende onderdelen zijn die de uitkomst bepalen.

Een voorbeeld. Stel dat je als onderwijsinstelling tijdelijk een docent wil inhuren, dan zijn onder andere de volgende vragen relevant. Welke functie/rol voert de externe medewerker in het onderwijs en/of onderzoek uit? Wordt de externe medewerker ingezet om een masterclass te verzorgen? Heeft de externe medewerker in het onderwijs specifieke expertise en/of praktijkervaring die de universiteit met het eigen personeel niet heeft? De ‘App Inhuur’ die Universiteit Leiden liet ontwikkelen kan op een gestructureerde manier alle vragen stellen die relevant zijn. Afhankelijk van de gegeven antwoorden wordt automatisch de juiste overeenkomst opgesteld. Die overeenkomst wordt automatisch gemaild naar de aanvragende medewerker.

In de praktijk wordt het self service concept soms gezien als extra werk voor de eindgebruiker (in dit geval de aanvragende medewerker). Toch is dat niet zo. Je haalt namelijk – op een slimme manier – de informatie op bij de aanvragende medewerker. Informatie die hij in alle gevallen toch al had moeten aanleveren. Alleen nu doe je het gestructureerd en efficiënt. Je stelt alleen die vragen, die relevant zijn voor de uitkomst. De app scheelt HR en de medewerker tijd (onder andere door veel minder inefficiënte afstemming) en de kwaliteit is gewaarborgd (omdat de gespecialiseerde fiscalisten van Caraad de contracten en vragen hebben ontworpen). Er worden geen vragen vergeten en in de contracten staat alles wat er nodig is.

Kom je er niet uit? Dan kijkt een mens met je mee.

Dat klinkt mooi, toch? Automatisch het juiste contract. Toch is het goed om stil te staan bij een belangrijk risico van automatisering. Een kort uitstapje. Als we mensen vertellen dat we via wijcontrolerenjedata.nl de fouten en risico’s uit hun administratie kunnen opsporen, is er een zin die we vaak te horen krijgen. “Ons systeem vangt alle fouten aan de voorkant af”. Dan volgt een aantal voorbeelden, zoals “We maken geen fouten in onze BTW-aangifte, want alle onze grootboekrekeningen zijn automatisch gekoppeld aan het juist BTW-percentage”.

Hartstikke goed, maar wat als je de verkeerde grootboekrekening hebt gekozen? De paradox is dat nagenoeg iedere vorm van automatisering vraagt om minimaal één voorafgaande keuze van een mens. Systemen zijn goed in het vinden van inconsistenties en in het bieden van structuur. Systemen zijn slecht in het maken van (de oorspronkelijke) keuzes. Terug naar de App Inhuur.

Wordt er op enig moment een vraag gesteld waarop de medewerker het antwoord niet weet, dan wordt de aanvraag doorgezet naar een gespecialiseerd HR-adviseur. Die neemt vervolgens contact op met de aanvrager en kan alle eerder gegeven antwoorden gebruiken om de vraag waar men niet uitkomt alsnog te beantwoorden. Zo werken mens en machine optimaal samen. Het resultaat is een efficiënte en correcte uitkomst van het proces. Nog een voordeel van automatisering? Je hoeft er geen inhuur-contract voor af te sluiten. Alleen een licentie-overeenkomst. Dat scheelt een hoop uitzoekwerk.

In control met onze oplossingen

We hebben verschillende producten om met algoritmes in control te komen. Om datagedreven te gaan werken en om data slim te gebruiken om continu te verbeteren.

GRATIS

Laagdrempelige manier om kennis te maken met geautomatiseerde data-analyses

Gratis

FLEX

Een maatwerk algoritme om dat ene specifieke probleem in je administratie op te lossen

Vanaf 4500

EXPERT

Een met een vakinhoudelijk expert ontwikkelde en beproefde set algoritmes op specifieke thema's

Vanaf 5000

ENTERPRISE

Een volledige suite om datagedreven continu te verbeteren met een onbeperkt aantal algoritmes

Vanaf 50000

Op de hoogte blijven?

Volg ons op  LinkedIn of lees ons blog.

Tip je collega

De kleine lettertjes

Voorwaarden

Home
Oplossingen Gratis Flex Expert Enterprise
Blog Ons verhaal Contact