Slik tar vi vare på modellene våre mens vi venter på nye innkrevingsløsninger

De statlige innkrevingsmiljøene står overfor en stor modernisering gjennom Fremtidens innkreving (FI). Gjennom de siste årene har flere statlige innkrevingsmiljøer og den kommunale skatteinnkrevingen blitt samlet i Skatteetaten, se figur 1. Gjennom moderniseringsarbeidet skal disse miljøene få felles fagsystem. I tillegg trer ny innkrevingslov i kraft 01.01.2026. Moderniseringen vil ha konsekvenser for hvordan man driver innkreving. I tillegg til de nye rammene for innkrevingen, er det et uttalt mål at innkrevingen skal bli mer datadrevet. Datadrevet innebærer at man bruker data til for eksempel å prioritere mellom saker eller velge riktig tiltak til rette personer til rett tid, og at deler av innkrevingen kan skje maskinelt.

Figur 1. Dette gir en oversikt over innkrevingsmiljøene som har blitt samlet i Skatteetaten. Moderniseringsarbeidet i Fremtidens innkreving er rettet mot å samordne disse miljøene.

For å finne og utforme gode datadrevne løsninger i fremtiden, er det lurt å se på lignende løsninger i dagens systemer. I Innkreving har vi modellene DTI-skatt og DTI-mva. DTI står for «debitortilpasset innkreving», hvor innkrevingen tar utgangspunkt i kjennetegn ved skyldner. DTI-skatt brukes for innkreving av restskatt overfor personer. DTI-mva er egentlig to modeller, som bistår i planleggingen av utlegg for virksomheter med ubetalte mva-krav. Vi vil si noe om bakgrunnen for modellene og hva disse modellene gjør, hvordan vi jobber med disse i lys av at de vil bli overflødige i ny oppgaveløsning, og til slutt peke på hva vi bør ta med oss av lærdommer fra disse modellene.

Figur 2. Et forenklet bilde av et innkrevingsløp med de viktigste tiltakene og prosessene vi iverksetter. Prosessene behøver ikke å følge etter hverandre slik som pilene viser. Konkurs kommer f.eks. ikke alltid før avskriving.

Erfaringer fra kommunene formet DTI-skatt

Tidlig på 2000-tallet startet et arbeid for å effektivisere innkrevingen av restskatt overfor personer ute i kommunene. Utgangspunktet for arbeidet var at de større kommunene ønsket å gjenskape den tilpassede innkrevingen man så i en del små kommuner. I de små kommunene kjente ofte skatteoppkrevere til om det var det en person som «bare hadde glemt» å betale, ikke ønsket å betale, eller en person med større gjeldsproblemer. I dag kaller vi dette en risikobasert tilnærming, og siden DTI-skatt ble innført for hele landet i 2008 har denne tilnærmingen vært en sentral del av innkrevingen av restskatt. Modellen har vært i bruk siden den gang, men med enkelte tilpassinger av tiltak og antall strategier.

Hva er DTI-skatt? 

DTI-skatt består av to deler: En scoringsmodell og et sett med betjeningsstrategier. Scoringsmodellen er basert på en logistisk regresjonsmodell. Den tar utgangspunkt i et sett med kjennetegn ved skyldners økonomi for å anslå en sannsynlighet for at skyldner ikke betaler restskatten sin. Den henter blant annet opplysninger om personens inntekt, formue, inntekt fra næringsvirksomhet og tidligere ubetalte krav. Dette er ikke ulikt det private selskap benytter seg av i sine kredittvurderinger av potensielle og nye kunder.

Modellen er trent til å estimere risikoen for at et krav ikke betales. Dette gir en sannsynlighetsscore som sammen med et sett med regler avgjør hvilken betjeningsstrategi personen får. Strategiene representerer en rangering av skyldnerne fra de med antatt høyest betalingsevne og til de med lavest betalingsevne. Antall strategier har endret seg noe over årene, og per i dag fordeles personer inn i én av seks strategier.

Betjeningsstrategier

Betjeningsstrategiene består av et behandlingsløp og et tilhørende sett med retningslinjer som beskriver hvem som blir tildelt hvilken strategi og hvordan saksbehandlere bør opptre. Disse strategiene beskriver hvilke tiltak som skal iverksettes, og når. Tiltak og tidspunkt avgjøres basert på hvilke typer skyldnere det gjelder, og hva som er hensiktsmessig overfor disse. I tillegg har man satt opp regler knyttet til beløpsstørrelse og om personen har fast arbeidsgiver. Dette påvirker delvis prioritet, og delvis valg av tiltak. Eksempelvis er utleggstrekk umulig å ilegge hvis personen ikke har fast inntekt som det kan trekkes fra.

Behandlingsløpene og saksgangen i fagsystemet styres i hovedsak maskinelt, og manuelle arbeidsoppgaver knyttet til betjeningsstrategiene opprettes automatisk ettersom en person går videre i innkrevingsløpet som vist i figur 2. De ulike betjeningsstrategiene gjør at krav med lik risiko får samme oppfølging. I tillegg sørger de ulike tiltakene for at saker prioriteres til riktig tid. For eksempel forsøker man betalingspåminnelser i strategiene med lavest risiko, mens strategiene med høyere risiko innebærer at disse skyldnerne raskere går til tvangsinnkreving. I tillegg har det vært viktig å komme raskt i gang med utleggstrekk for å sikre innbetaling av ubetalte krav. Betjeningsstrategiene og den risikobaserte tilnærmingen bidrar til at personer ikke får strengere tiltak enn nødvendig for å kreve inn gjelden.

En slik differensiering sikrer også en god ressursutnyttelse i saksbehandlingen, der manuelle oppgaver utføres på ulike tidspunkt og spres utover skatteoppgjørsperioden. Hvis man hadde hatt samme behandlingsløp for alle ville mange manuelle oppgaver måtte utføres samtidig.

Evaluering av DTI-skatt

Før vi ser på etterlevelse for DTI-skatt, er det verdt å vise fram noen tall fra Skatteetatens årsrapport. I tabell 1 viser vi tall for innbetaling av restskatt for personer. For inntektsår 2022 ser vi at andelen rettidig innbetalt beløp er relativt lav med 68,4 prosent. Forskjellen mellom rettidig betaling og senere totalt innbetalt er høy – mellom 20 og 30 prosentpoeng. Som innkrever må vi dermed legge ned stor innsats i å kreve inn restskattekrav på personområdet.

For å evaluere hvor godt modellen treffer har vi fulgt med på løsningsgraden i de ulike strategiene. Her er det viktig både å se på når i løpet restskatten blir betalt, men også hvor mange som havner i hver strategi. For skatteoppgjøret i 2024 så vi at rundt 74 prosent av alle personer som ble scoret av modellen havnet i gruppen med antatt høyest betalingsevne, mens under 1 prosent havnet i strategien med antatt lavest betalingsevne.

Som en del av en større analyse av DTI-skatt undersøkte vi blant annet betalingsadferden i de ulike strategiene. Her har vi sett på rettidig innbetaling, altså betaling til forfall, og total innbetaling 21 dager etter forfall når tvangsinnkreving typisk starter. I tabell 2 viser vi andelen krav som er fullstendig oppgjort. Hovedtendensen er at betalingsadferden i stor grad samsvarer med tildelt strategi. Skyldnerne med antatt høyest betalingsevne betaler i størst grad frivillig, mens strategiene med skyldnere med antatt lavere betalingsevne har klart lavest andel frivillig betaling. Dette indikerer at modellens score treffer rimelig godt med tanke på å dele inn etter risiko for at kravet forblir ubetalt.

DTI-mva effektiviserer interne prosesser

På næringsområdet har vi modeller som bidrar i innkrevingen av mva-krav. I motsetning til DTI-skatt så handler ikke DTI-mva om hvordan Skatteetaten skal kreve inn ubetalte krav, men om når. Når et mva-krav har forfalt, og Skatteetaten har tvangsgrunnlag for å kreve inn utestående beløp, vil i de fleste tilfeller neste steg i innkrevingen være en utleggsprosess. For virksomheter innebærer det som regel at vi undersøker hva skyldner eier og om vi kan ta pant i eiendeler eller eiendom for å dekke utestående kravbeløp. I dagens lovverk må skyldner få vite hvilken dato denne undersøkelsen vil skje. Normalt sett varsler vi 14 dager før.

Dersom utestående beløp blir innbetalt før undersøkelsen gjennomføres så er saken løst, og undersøkelsen avlyses. Innsiktsarbeid har vist at cirka 30 prosent av de planlagte undersøkelsene ble avlyst før gjennomførelsesdatoen. Andelen som avlyses varierte gjennom året, så det ville ikke være treffsikkert nok å konsekvent planlegge med at akkurat 30 prosent blir avlyst hver gang. Skatteetaten så derfor et potensial for å lage en modell som predikerer hvilke saker som vil bli oppgjort i tiden mellom planleggingen og gjennomføring av undersøkelsen. Siden man anslår at en del krav vil bli oppgjort før undersøkelsesdatoen så kan man booke inn flere undersøkelser per dag enn man egentlig har kapasitet til å gjennomføre. På denne måten kan man gjennomføre like mange undersøkelser som man faktisk har daglig kapasitet til. Figur 3 viser konseptet for DTI-mva.

Figur 3. Konseptet for DTI-mva. Av de saker som inneholder krav som kan plukkes ut til utlegg, predikeres noen til å bli oppgjort før man gjennomfører undersøkelsen, mens noen predikeres til å ikke bli oppgjort. Til den gitte datoen forventes det å gjenstå like mange undersøkelser som man har kapasitet til.

I eksempelet over har saksbehandler kapasitet til å gjennomføre fire undersøkelser 14 dager frem i tid. DTI-mva predikerer at i to av de aktuelle sakene vil kravene bli oppgjort, og planlegger derfor inn seks utleggssaker til undersøkelse. Dersom modellen treffer riktig, vil det gjenstå like mange undersøkelser som det er kapasitet til å utføre på den aktuelle dagen.

Utviklingsarbeidet resulterte i to prediksjonsmodeller, der overbookingsmodellen predikerer sannsynligheten for at Skatteetaten faktisk må gjennomføre undersøkelse for å dekke skyldners krav, mens tapt krav-modellen forutsier sannsynligheten for at kravene ikke kan dekkes i en utleggsprosess. Både tapt krav-modellen og overbookingsmodellen er utviklet med logistisk regresjon, og bruker variabler som handler om virksomhetens betalingshistorikk, innkrevingshistorikk og virksomhetskjennetegn.

Modellene bidrar til at Skatteetaten effektiviserer tiden fra forfalt krav til planlegging og undersøkelse av pantemuligheter, og innkrevingen går raskere. DTI-mva er siden mai 2021 integrert i saksbehandlingssystemet for mva.

Slik overvåker vi DTI-mva

Vi overvåker DTI-mva på to måter: Dels via periodiske kvantitative analyser, og dels via tilbakemeldinger fra de som bruker DTI-mva for å planlegge ressursbruk og gjennomføre utleggsprosesser. Dersom en enhet over tid opplever at det gjenstår flere arbeidsoppgaver enn man har kapasitet til, kan vi skru av eller redusere graden av overbooking.

Året etter at DTI-mva ble innført for hele landet, startet arbeidet med programmet Fremtidens innkreving, og DTI-mva vil ikke videreutvikles så lenge prestasjonen er akseptabel. Derfor fokuserer vi på sluttresultatet fra overbookingen, i stedet for å evaluere den faktiske treffsikkerheten til de to scoringsmodellene som inngår. Dette er mindre ressurskrevende, og gir oss svar på det viktigste: Resulterer overbookingen i en effektiv innkreving?

Saksbehandlingen ble mer effektiv og ga raskere resultater

Den siste periodiske kvantitative analysen så på overbookingens resultater for 2024. Som primært måletall brukes avviket mellom arbeidskapasitet fratrukket gjenstående undersøkelser. Dette sier noe om i hvor stor grad modellen har innebåret for høy, for lav, eller passe stor arbeidsbelastning. Det oftest forekommende er små avvik, hvilket kan indikere at overbookingsmodellen treffer godt. Halvparten av arbeidsdagene har det vært en arbeidsbelastning mellom én sak for mye og tre saker for lite målt mot kapasiteten. Dette betyr at arbeidsbelastningen i hovedsak har vært akseptabel i 2024, og at DTI-mva har bidratt til en effektivisert innkreving. Premisset for at overbookingsmodellen skal være nyttig og effektivisere innkrevingen, er at en stor nok andel av de planlagte undersøkelsene avlyses etter at de har fått en dato. Før man utviklet og tok i bruk DTI-mva lå andelen på cirka 30 prosent. Dette tallet har siden da gått ned, og ligger i dag på 25 prosent. Så selv om DTI-mva fremdeles har god treffsikkerhet så har gevinsten av bruken gått noe ned. Det har likevel gitt store gevinster: Etter at Skatteetaten innførte DTI-mva for hele landet i 2021, har man hvert år fått planlagt og ferdigbehandlet mellom 27 og 31 prosent flere mva-utleggssaker enn man hadde hatt mulighet til uten overbooking.

DTI-enes fremtidsutsikter

Både DTI-skatt og DTI-mva har vært sentrale deler av hvordan innkreving løser sine oppgaver i flere år. Med ny lov og modernisering av system og oppgaveløsning som kommer med Fremtidens innkreving, er det naturlig å evaluere modellene vi bruker nå og vurdere hvorvidt de skal bli med inn i ny oppgaveløsning. Den nye innkrevingsloven gjør at kravet om at utleggspant må tas på en spesifikk dato fjernes. I stedet innfører man en frist for å fatte beslutning om utlegg til to måneder etter at fristen for varselet utløper, eller skyldner sist uttalte seg om kravet. Skatteetaten vil ha mulighet til fleksibel planlegging der man kan varsle og planlegge for flere saker hvis man ser at køen av saker begynner å bli kort, og overbooking med DTI-mva blir unødvendig. Med andre ord fører en lovendring til at modellen blir overflødig.

DTI-skatt skal også fases ut. Når det gjelder behovet for en slik modell ser vi at ny innkrevingslov fører med seg en del forenklinger som gjør at prosesser som tidligere tok lang tid, vil ta betraktelig kortere tid eller løses automatisk. I tillegg vil endringene rundt hvordan utleggstrekk gjennomføres gjøre det mindre tidskritisk for kreditor å være tidlig ute for å få dekket kravene. Samlet reduseres behovet for å styre sakene på samme måte som før, og mengden manuelle arbeidsoppgaver vil også minke. Dette vil gjøre DTI-skatt mindre relevant for framtidens oppgaveløsning.

Det vil fremdeles finnes behov knyttet til risikobasert tilnærming, for eksempel for å vurdere passende tiltak etter skyldners situasjon eller hvilke saker man bør prioritere fremfor andre. I DTI-skatt har dette behovet blitt løst gjennom en innledende scoring som bestemmer det videre innkrevingsløpet. I det nye systemet, derimot, blir det mulig å ha modeller og scoringer på ulike valg eller punkter i innkrevingsprosessen. For eksempel hvorvidt vi bør sende en (eller flere) betalingspåminnelser til en skyldner for å løse saken, eller iverksette andre tiltak. Dette gjør det mulig med en mer dynamisk og fleksibel tilpassing av tiltak underveis i innkrevingsprosessen.

Hvordan arbeider vi videre?

I denne artikkelen har vi beskrevet to modeller som innkreving bruker i dagens oppgaveløsning. Vi har satt disse opp mot det pågående moderniseringsarbeidet av fagsystemene som drives av Fremtidens innkreving. Selv om DTI-skatt og DTI-mva ikke vil bli tatt videre i nye fagsystem og ny oppgaveløsning, løser modellene enkelte behov som sannsynligvis vil bestå i den moderniserte innkrevingen.

All den tid moderniseringsarbeidet er pågående og vi ikke helt vet hvilke behov som vil oppstå eller vedvare i ny oppgaveløsning, er det usikkert hvilke modeller og datadrevne løsninger som vil komme. Det er allikevel rimelig sikkert at modeller og datadrevne løsninger vil være en del av den moderniserte innkrevingen.