Die Institution nutzt Verfahren des Data Mining und des Datenabgleichs in Datenbanken, die auch große Bestände externer Daten enthalten können, um die Fähigkeiten der Institution zur Erkennung und Analyse von Fehlern, Hinterziehung und Betrug zu verbessern.

Das Risiko von Fehlern, Hinterziehung und Betrug mit einem IKT-Bezug ist aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Computierisierung in den Dienstleistungen der Institutionen der sozialen Sicherheit gestiegen. Untersuchungen haben gezeigt, dass es oft zu Fehlern, Hinterziehung und Betrug kommt, wenn die von Leistungsempfängern oder Beitragszahlern an öffentliche Dienste oder auch private Dienstleister (insbesondere Finanzdienstleister) übermittelten Daten nicht stimmen. Zur Verringerung dieser Risiken können Verfahren des Data Mining und des Datenabgleichs eingesetzt werden, denn dadurch wird die Fähigkeit der Analyse und Erkennung von FHB massiv erhöht.

Außerdem kann durch den Austausch und die Nutzung gemeinsamer Informationen über Verdienst, entrichteten Beiträgen, bezogenen Leistungen, Familienstand, Wohnort, usw. die Diensterbringung vereinfacht, und gleichzeitig kann das Betrugsrisiko gesenkt werden. Mit diesem Ansatz sinkt auch das Risiko, dass fällige Leistungen nicht erbracht werden, und auch das Risiko, dass Arbeitgeberbeiträge falsch berechnet werden, wird geringer.