Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Hulpmiddel foar ûntheffingsadvys
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
It algoritme is makke om it proses fan belestingkwytskelding foar boargers en bedriuwen te ferienfâldigjen en te fersnellen. It foarseit hokker oanfragen wierskynlik yn oanmerking komme foar kwytskelding. Dit stelt de gemeente yn steat om effisjinter te wurkjen en biedt modernere en klantfreonlikere tsjinsten foar ynwenners fan Amsterdam. Ynwenners fan Amsterdam komme it algoritme tsjin as se in fersyk om kwytskelding yntsjinje. As it algoritme foarseit dat it fersyk wierskynlik goedkard wurdt, jout it dizze oanbefelling oan de amtner dy't de oanfraach behannelet. De amtner hâldt rekken mei dizze oanbefelling by syn beslútfoarming. As de oanbefelling folge wurdt, hoecht de boarger gjin ekstra ynformaasje yn te tsjinjen. Dit makket it proses rapper en ienfâldiger foar boargers. As it algoritme gjin oanbefelling jaan kin, wurdt it fersyk op 'e gewoane manier troch in meiwurker beoardiele. It algoritme ferminderet de bestjoerlike lêst foar boargers en soarget foar in rapper antwurd. Foar de gemeente betsjut dit in effisjinter proses en minder wurk. In meiwurker nimt altyd de definitive beslissing, wêrtroch't it proses betrouber bliuwt. It algoritme wurdt binnen de gemeente brûkt.
Afwagings
It algoritme makket it proses fan skuldkwytskelding rapper en ienfâldiger. Boargers hoege minder faak ekstra ynformaasje te jaan, wat har tiid en muoite besparret. Dit betsjut ek minder wurk en legere kosten foar de gemeente. It proses wurdt klantfreonliker en effisjinter, wylst in meiwurker altyd de definitive beslissing nimt. Dit soarget foar betrouberens. In neidiel is dat it algoritme soms in flater meitsje kin. As in meiwurker it oernimt, kin dat liede ta in ferkeard ferliende skuldkwytskelding. Dit betsjut in lyts finansjeel ferlies foar de gemeente, mar dit wurdt kompensearre troch de tiidsbesparring en ferbettere tsjinst. Troch monitoaring, opnij oplieden en transparânsje beheine wy de risiko's. De foardielen weagje dúdlik swierder as de neidielen, wat it gebrûk fan it algoritme rjochtfeardiget.
Minskele tuskenkomst
It algoritme jout advys dat meiwurkers helpt by it beoardieljen fan fersyk om kwytskelding. It algoritme jout allinich in positive oanbefelling (subsydzje) as it út it fersyk fêststelt dat it wierskynlik goedkard wurdt. It jout ek de kâns op dizze útkomst oan. De meiwurker kin op basis fan dizze oanbefelling de passende beslút nimme. Alle oare oanfragen wurde lykas gewoanlik troch in meiwurker beoardiele. Meiwurkers brûke de oanbefelling om rapper te wurkjen en nimme altyd de definitive beslút. De resultaten fan it algoritme wurde ferifiearre troch regelmjittige monitoring en willekeurige stekproef. Derneist wurdt it algoritme regelmjittich oanpast en opnij traind mei nije gegevens om de betrouberens te garandearjen. Soms jout de ark gjin positive oanbefelling. De definitive útkomst fan dizze gefallen wurdt brûkt om de ark fierder te trainen en te soargjen dat meiwurkers alert bliuwe.
Risikobehear
Risiko's wurde op ferskate manieren beheard. Flaters resultearje allinich yn in ferkearde tawizing, wat in lyts finansjeel ferlies fertsjintwurdiget, kompensearre troch tiidsbesparring en ferbettere tsjinst. It algoritme wurdt regelmjittich opnij traind mei nije gegevens om de betrouberens te behâlden. Prestaasjes wurde kontinu kontroleare en sampled om flaters fluch te detektearjen. It algoritme is opnommen yn it algoritmeregister foar transparânsje. In fertrouwensnivo wurdt tapast, sadat it algoritme allinich advys jout as it tige wis is fan syn oanbefelling. As it algoritme gjin oanbefelling jout, beoardielet in meiwurker de applikaasje folslein. Dit beheint risiko's en soarget foar de betrouberens fan it proses.
Wettlike basis
De juridyske basis foar it proses fan kwytskelding fan gemeentlike belesting is fêstlein yn 'e Ynkassiewet 1990 en it begeliedende Útfieringsbesluit fan 'e Ynkassiewet 1990. Dizze wetjouwing en regeljouwing bepale de betingsten wêrûnder boargers yn oanmerking komme kinne foar kwytskelding fan gemeentlike belestingen, lykas ôffalferwideringskosten of rioelwetterkosten. Gemeenten binne ferplichte om fersyk om kwytskelding te beoardieljen op basis fan 'e finansjele situaasje fan 'e oanfreger. It algoritme wurdt brûkt as ark yn dit proses: it jout advys oer de kâns dat de oanfraach ynwillige wurdt. De definitive beslissing is basearre op it juridyske ramt en wurdt nommen troch in meiwurker.
Links nei wettlike basis
Link nei ferwurkingsregister
Taljochting op impacttoetsen
In IAMA is net nedich, om't it algoritme allinich positive oanbefellings jout yn gefallen dêr't kwytskelding ferliend wurde kin. It algoritme advisearret gjin ôfwizings, sadat it rjocht op kwytskelding net negatyf beynfloede wurdt. De definitive beslissing wurdt altyd nommen troch in meiwurker, wêrtroch minsklik tafersjoch garandearre wurdt. Sels as kwytskelding ferkeard ferliend wurdt, wurde de rjochten fan 'e boarger net beynfloede. As der in ynfloed is, lykas in ferkearde útrikking, is dit krekt in erkenning fan fûnemintele rjochten troch ûntwerp. It algoritme hat gjin direkte ynfloed op fûnemintele rjochten lykas privacy of non-diskriminaasje. It is opnommen yn it algoritmeregister foar transparânsje. Risiko's wurde beheard troch monitoring, opnij training en in eskalaasjeproseduere. Kontrôlemaatregels binne ymplementearre op it mêd fan ynput (Privacy by Design, Bias by Design), trochfier (regelmjittige opnij training en monitoring) en útfier (allinich positive oanbefellings, soms net iepenbiere oan meiwurkers). Dit minimalisearret de ynfloed op minskerjochten en soarget foar minsklik tafersjoch. In BIAS-analyze is útfierd. Dizze analyze rjochtet him op it opspoaren en ferminderjen fan potinsjele foaroardielen yn it algoritme. It doel fan dizze analyze is om te soargjen dat it algoritme earlik en objektyf wurket en gjin groep yn it neidiel bringt. De resultaten fan 'e BIAS-analyze binne opnommen yn 'e fierdere ûntwikkeling fan it algoritme. Tegearre mei de DPIA soarget dit derfoar dat it algoritme ferantwurde en transparant brûkt wurdt.
Impacttoetsen
Wurking
Gegevens
It algoritme brûkt de folgjende gegevens: de leeftyd fan 'e oanfreger, finansjele ynformaasje lykas hiernorm, ynkommen, salaris, wenkosten en fermogen (ynklusyf oer meardere jierren, bygelyks sûnt 2017 of de ôfrûne fiif jier), en histoaryske gegevens, lykas hoe faak skuldsanering oanfrege, ferliend of net ferliend is yn 'e ôfrûne jierren (bygelyks de ôfrûne twa oant seis jier). Dizze gegevens komme fan wetlik tastiene boarnen en ús eigen (histoaryske) belestingynformaasje. Dit is deselde ynformaasje dy't al brûkt wurdt by it beoardieljen fan skuldsaneringsfersyk, mar kombineare en yn gruttere hoemannichten. Alle gegevens wurde ferwurke yn oerienstimming mei Privacy by Design en binnen jildende wetten en regeljouwing.
Links nei gegevensboarnen
Technyske wurking
It model foarseit oft in oanfraach foar kwytskelding wierskynlik takend wurdt. It brûkt histoaryske gegevens fan eardere oanfragen om dit te dwaan. Op basis fan dizze gegevens leart it patroanen te werkennen dy't ferbûn binne mei it takennen fan subsydzje. Foar in nije oanfraach berekkent it model in kânspersintaazje dat de kâns op takennen oanjout. Dit persintaazje, tegearre mei de wichtichste bepalende faktoaren, wurdt presintearre as advys oan de oanfreger. It model brûkt in AI-foarsizzingsmetoade basearre op masinelearen.
Leveransier
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
Sosjaal Domein: eTsjinsten foar applikaasjes (Ekspres Teller)
Regionale Wurk- en Ynkommenstsjinst Kromme Rijn Heuvelrug
It algoritme wurdt brûkt troch sawat 50 gemeenten en bepaalt, op basis fan ynfierde gegevens en antwurden fan 'e oanfreger, oft de oanfreger yn oanmerking komt foar ien fan 'e oan te freegjen foardielen.Lêst feroare op 19 augustus 2025 om 14:28 | Publikaasjestandaard 1.0- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- Om te bepalen oft jo rjocht hawwe op útkearing, brûkt de gemeente beslútregels. Dit sil de meiwurker stypje mei advys oer oft jo rjocht hawwe op útkearings.Lêst feroare op 18 july 2024 om 15:05 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, IAMA
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme wurdt brûkt troch likernôch 50 gemeenten en bepaalt op basis fan ynlêzen gegevens en antwurden fan de oanfreger oft de oanfreger yn oanmerking komt foar ien fan de oanfrege útkearings.Lêst feroare op 6 septimber 2024 om 10:51 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn ûntwikkeling
- It algoritme wurdt brûkt troch likernôch 50 gemeenten en bepaalt op basis fan ynlêzen gegevens en antwurden fan de oanfreger oft de oanfreger yn oanmerking komt foar ien fan de oanfrege útkearings.Lêst feroare op 4 april 2024 om 8:47 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn ûntwikkeling
- It algoritme wurdt brûkt troch likernôch 50 gemeenten en bepaalt op basis fan ynlêzen gegevens en antwurden fan de oanfreger oft de oanfreger yn oanmerking komt foar ien fan de oanfrege útkearings.Lêst feroare op 15 novimber 2024 om 8:20 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk