L'istituto applica tecniche di data mining e data matching su database, inclusi grandi volumi di dati esterni, al fine di aumentare le capacità di rilevamento e analisi di errori, evasioni e frodi.

La crescente importanza della digitalizzazione e dell'informatizzazione per l'erogazione dei servizi da parte degli enti previdenziali accresce i rischi specifici dell'EEF legati alle TIC. Ad esempio, l'esperienza mostra che i casi di EEF hanno spesso origine da discrepanze nei dati comunicati dai beneficiari o dai contribuenti delle prestazioni a diversi istituti di previdenza sociale, a servizi pubblici e persino ad alcuni servizi privati ​​(in particolare i servizi finanziari). Per affrontare questi rischi, il data mining e la corrispondenza dei dati aumenta le capacità di analisi e rilevamento.

Inoltre, la condivisione e l'integrazione di informazioni condivise, come quelle su reddito, contributi versati, benefici ricevuti, profilo familiare, residenza, ecc., semplifica l'erogazione del servizio riducendo il rischio di frode. Questo approccio consente inoltre di ridurre i rischi di non aggiudicare i benefici dovuti e di effettuare un calcolo errato dell'importo dei contributi a carico dei datori di lavoro.