Slim vooruitkijken: financiële grip begint bij een goede prognose

Datagedreven werken in het sociaal domein | deel 3

In de eerste twee delen van deze artikelreeks hebben we aandacht besteed aan terugblikken: wat is er gebeurd en waarom? Daarmee hebben we een stevige basis gelegd voor meer inzicht en betere sturing binnen het sociaal domein.

In deze en volgende artikelen gaan we een stap verder richting vooruitkijken: wat gaat er gebeuren en wat kan ik daaraan doen? In welke wijken verwachten we meer kosten komend jaar en welk beleid kunnen we daarop uitzetten? Bij welke zorgsoorten verwachten we de grootste kostenstijging en wat kunnen we daarin beïnvloeden? Hoe kunnen we inwoners zo goed mogelijk bedienen met het beschikbare geld?

Want echte grip krijg je pas als je niet alleen weet wat is geweest, maar ook wat komen gaat. We starten bij financiële prognoses, omdat inzicht in de euro’s de basis vormt voor veel belangrijke beslissingen. Niet omdat geld het belangrijkst is, maar omdat financiële ruimte een voorwaarde is om inwoners te kunnen blijven ondersteunen, ook morgen. Zonder betrouwbare voorspellingen over de kosten blijft sturen op beleid en uitvoering schieten met losse flodders.

Auteur: Jet Smits

Begroten met gevoel of met grip?

In veel gemeenten voelt begroten nog steeds als een grabbelton. Vaak wordt er gewerkt met globale aannames en ruwe schattingen. Het is vooral een kwestie van ‘potjes schuiven’. En bijna ieder jaar is er uiteindelijk een ‘onverwacht’ tekort. Om meer inzicht te krijgen, schakelen sommige organisaties externe experts in die met handmatig onderzoek en analyses proberen te voorspellen. Dat is kostbaar, tijdrovend en levert vaak niet het gewenste actuele beeld op.

Gelukkig kan het slimmer. Met een prognosemodel dat gebruikmaakt van actuele cliëntgegevens, indicaties en kosten, ontstaat een dynamisch overzicht waar de financiële ontwikkelingen naartoe gaan. Dat is geen toverstaf, maar een datagedreven hulpmiddel dat veel nauwkeuriger en sneller voorspellingen maakt dan het traditionele handwerk. Zo’n model helpt niet alleen om verrassingen te voorkomen, maar creëert ook ruimte om vroegtijdig bij te sturen en betere beleidskeuzes te maken.

Wat is een financiële prognose precies?

Een financiële prognose is meer dan een simpele voorspelling van kosten en uitgaven; het is een zorgvuldig opgebouwd model dat actuele indicaties, declaraties en het daadwerkelijke gebruik van zorg (verzilveringspercentage) combineert met historische data en geavanceerde voorspellende technieken (statistiek en machine learning). Zo’n model biedt gemeenten een realistisch, toekomstgericht beeld van de financiële ontwikkelingen binnen het sociaal domein.

In de praktijk begint dit met het verzamelen van gedetailleerde data over het aantal cliënten, de zorgindicaties en de declaraties inclusief de looptijden. Cruciaal hierbij is het verzilveringspercentage: niet elke toegekende indicatie wordt volledig benut, en dit percentage bepaalt hoe nauwkeurig het model aansluit bij de realiteit. Deze gegevens worden verrijkt met de verwachte ontwikkeling per (nieuwe) indicatie en aangeboden aan het prognosemodel.

Het model analyseert en voorspelt bijvoorbeeld wanneer er vaker om bepaalde zorgvormen gevraagd wordt of hoe verlengingen van indicaties de kosten beïnvloeden. Eventueel rekening houdend met seizoensinvloeden en belangrijke wegingsfactoren. Zo ontstaat maandelijks een bijgewerkte kostenverwachting, uitgesplitst naar regeling, aanbieder, zorgproduct en wijk. Dit stelt gemeenten in staat om niet alleen het totaalbeeld te overzien, maar ook gericht bij te sturen op gebieden waar kosten onverwacht oplopen.

Wat financiële prognoses zo krachtig maakt, is dat ze niet alleen achteraf verantwoording mogelijk maken, maar vooral proactief inzetbaar zijn. Door tijdig inzicht te krijgen in zowel financiële als onderliggende sociale ontwikkelingen ontstaat er ruimte om gericht en vooruitziend te sturen. Gemeenten kunnen anticiperen op stijgende zorgvragen in specifieke wijken, preventief beleid ontwikkelen en budgetten tijdig bijstellen. Zo verandert het begrotingsproces van een gokspel in een gecontroleerde, voorspelbare planning.

Wat levert een goede financiële prognose op?

Een betrouwbare financiële prognose biedt gemeenten veel meer dan een simpel inzicht in toekomstige kosten. Het fungeert als een krachtig instrument om risico’s vroegtijdig te signaleren, waardoor onaangename verrassingen en last-minute noodmaatregelen worden voorkomen. Door duidelijk zicht te krijgen op welke zorgvormen, wijken of cliëntgroepen de meeste kosten veroorzaken, kunnen beleidsmakers gericht en proactief bijsturen.

Deze voorspellende kracht maakt het mogelijk om beleid effectiever te maken. Wanneer trends en patronen in kosten en zorgvragen zichtbaar worden, kunnen gemeenten preventieve maatregelen nemen om ongewenste ontwikkelingen vroegtijdig te keren. Zo voorkom je niet alleen financiële knelpunten, maar draag je ook bij aan een hogere kwaliteit van zorg en dienstverlening.

Daarnaast zorgt een goede prognose ervoor dat middelen doelgerichter worden ingezet. In plaats van achteraf te schuiven met budgetten, kan je anticiperend budgetten alloceren naar de plekken waar ze het hardst nodig zijn. Dit verhoogt de efficiëntie en effectiviteit binnen het sociaal domein en maakt van begroten een voorspelbaar en beheersbaar proces.

De voordelen vertalen zich direct naar concrete acties binnen de organisatie:

• Risico’s tijdig signaleren: Door vroeg te zien welke zorgvormen, wijken of cliëntgroepen kostenstijgingen laten zien, voorkom je verrassingen en kun je proactief ingrijpen voordat problemen escaleren.
• Effectiever sturen op beleid: Met inzicht in de groeiende zorgvraag binnen specifieke wijken of groepen kunnen beleidsmakers gericht preventief beleid ontwikkelen om verdere kostenstijgingen te beperken.
• Gerichte inzet van middelen: Door nauwkeurig te weten waar de financiële druk toeneemt, kunnen budgetten en inzet gericht worden toegewezen, waardoor middelen maximaal rendement opleveren.
• Betere verantwoording: Een realistisch en actueel financieel beeld maakt het mogelijk niet alleen achteraf te rapporteren, maar ook vooruit te plannen richting bestuur en gemeenteraad met een overtuigende onderbouwing.
• Tijdwinst en efficiëntie: Door automatische, actuele prognoses te gebruiken in plaats van handmatige en tijdrovende berekeningen, kunnen medewerkers zich meer richten op analyse en beleidsontwikkeling.

Kortom, een goede financiële prognose verandert begroten van een gokspel in een strategisch instrument waarmee gemeenten het sociaal domein beter kunnen managen, sneller kunnen anticiperen op ontwikkelingen en verantwoording kunnen afleggen met vertrouwen en inzicht.

Wat maakt een prognosemodel zo effectief?

Het onderscheidend vermogen van een datagedreven financiële prognose ligt in de combinatie van geavanceerde technologieën en uitgebreide datasets. In plaats van te vertrouwen op onderbuikgevoelens of simpele extrapolaties van cijfers uit het verleden, gebruikt het model actuele, gedetailleerde cliëntinformatie, indicaties en kostendata. Deze gegevens worden gecombineerd met voorspellende technieken die patronen herkennen en toekomstige ontwikkelingen accuraat inschatten. Het model houdt voortdurend rekening met veranderende omstandigheden, zoals nieuwe cliënten, verlengingen van indicaties en intensievere zorgbehoeften. Hierdoor is de prognose dynamisch en flexibel: het leert van nieuwe data, past zich aan, en biedt altijd een up-to-date en realistisch beeld van de (toekomstige) financiële situatie.

Automatisering speelt een cruciale rol in het verhogen van efficiëntie en betrouwbaarheid. Waar handmatig verzamelen en verwerken van data voorheen weken kostte en fouten kon veroorzaken, worden deze processen nu grotendeels geautomatiseerd. Dit zorgt niet alleen voor tijdwinst, maar ook voor consistentie en een hogere nauwkeurigheid van de prognoses.

Daarnaast maken interactieve dashboards en visualisatietools het mogelijk om complexe data begrijpelijk en toegankelijk te presenteren aan verschillende stakeholders. Dit bevordert snelle besluitvorming en gezamenlijke actie.

Door deze krachtige combinatie van data, technologie en voorspellende modellen verschuift de rol van de financiële prognose van een passief rapportagemiddel naar een actief stuurinstrument.

Samen sturen op de juiste cijfers

Een financiële prognose is geen op zichzelf staand instrument, maar een krachtig hulpmiddel dat pas echt waarde krijgt als het in samenwerking wordt ingezet. Het is cruciaal dat de financiële afdeling, beleidsmakers en uitvoerders niet alleen de cijfers ontvangen, maar deze samen analyseren, interpreteren en vertalen naar concrete acties. Waar nodig ondersteund door een data-analist. Deze samenwerking zorgt ervoor dat de prognoses niet blijven steken in droge getallen, maar tot leven komen. Beleidsmakers kunnen de onderliggende trends herkennen en begrijpen, terwijl uitvoerders inzicht krijgen in welke factoren de kosten beïnvloeden en waar ze zelf kunnen bijsturen.

Door deze gezamenlijke aanpak ontstaat er een gedeeld begrip van de uitdagingen en kansen binnen het sociaal domein. Dit maakt het mogelijk om op tijd bij te sturen, preventief beleid te ontwikkelen en middelen effectiever in te zetten. Kortom: alleen door samen te werken aan het interpreteren en benutten van prognosecijfers wordt het een krachtig stuurmiddel.

Aan de slag

Mooie voorbeelden, maar wat nu als je zelf aan de slag wil met het ontrafelen van de cijfers? Het ontdekken van het verhaal achter de cijfers van jouw gemeente begint met de juiste mindset en een gestructureerde aanpak. Denk aan de volgende stappen:

1. Stel de juiste vragen: begin niet bij de data, maar met de vraagstukken die spelen. Wat zijn de grootste uitdagingen op dit moment? Waar loop je tegenaan in de praktijk?
2. Verzamel de juiste data: zorg er vervolgens voor dat je over de benodigde data beschikt. Dit kunnen cijfers zijn over instroom, uitstroom, kosten, cliënttevredenheid of doorlooptijden. Maar betrek bijvoorbeeld ook demografische data in je analyse.
3. Analyseer patronen en uitzonderingen: gebruik data-analyse om trends, patronen en uitzonderingen te ontdekken. Waar wijken de cijfers af van wat je verwacht? Wat valt op als je naar verschillende wijken, doelgroepen of zorgaanbieders kijkt?
4. Betrek de praktijk: data alleen vertelt niet het hele verhaal. Ga in gesprek met wijkteams, zorgaanbieders en cliënten om de context te begrijpen. Waarom worden bepaalde keuzes gemaakt? Wat speelt er achter de cijfers?
5. Experimenteer en leer: data-analyse is een leerproces. Begin klein, experimenteer met interventies en evalueer het effect. Zo ontdek je wat werkt en wat niet. Door deze stappen te volgen, kun je het verhaal achter de cijfers steeds beter ontrafelen en op basis daarvan gerichte maatregelen nemen. Het is een kwestie van doen, leren en bijstellen.