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.
Ynformaasjewinning út, en klassifikaasje fan, notariële akten (DNI)
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Link nei boarneregistraasje
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
De Belestingtsjinsten brûke ynformaasje út notariële akten mei as doel tafersjoch te hâlden op de registraasje fan notariële akten, en de gegevens wurde ek brûkt foar it heffen en sammeljen fan belestingen lykas erfskip-, kado- en transferbelesting.
Afwagings
It giet om grutte oantallen akten en dêrom helje wy de measte ynformaasje út de akte automatysk mei it algoritme.
Troch it algoritme te brûken binne minder minsken nedich om de ynformaasje yn de akten manueel te sykjen en wurdt de ynformaasje út in akte flugger digitaal beskikber. Aktes kinne dêrtroch flugger ferwurke wurde. Derneist soarget it gebrûk fan it algoritme derfoar dat de akte binnen de organisaasje op it goede plak beskikber is.
Minskele tuskenkomst
As der gjin aktetype fêststeld wurde kin, of as der oare wichtige ynformaasje yn de akte ûntbrekt - as hânmjittich ûndersyk troch de Belestingtsjinst gjin oplossing biedt - wurdt kontakt mei de notaris om de ûntbrekkende gegevens oan te foljen of te ferbetterjen.
Risikobehear
- It brûken fan de gegevens is hifke tsjin de Algemiene Data Protection Regulation (GDPR) troch middel fan in Data Protection Impact Assessment (DPIA). De Belestingtsjinst foarkomt direkte diskriminaasje mei algoritmen. Spesjale persoanlike gegevens, lykas etnyske komôf, spylje gjin rol.
- Beide algoritmen binne ûntwikkele neffens it kwaliteitskader fan de Belestingtsjinst. Dit befettet regels en ôfspraken dy't waarden folge by de ûntwikkeling fan it algoritme. De betingsten fan de Nasjonale Rekkentsjinst binne liedend yn dit ferbân. Op fêste tiden kontrolearje de Belestingtsjinsten oft it algoritme noch foldocht oan de kwaliteitseasken.
- It algoritme is ûntwikkele troch de Belestingtsjinst sels en wurdt ek yntern ûnderhâlden. Yn oerienstimming kontrolearje it team dat it algoritme ûntwikkele hat en it team dat funksjoneel behear útfiert geregeld oft de resultaten fan foldwaande kwaliteit binne.
Wettlike basis
· Registraasjewet 1970
· Registraasjewet foar ymplemintaasjeregels 1970
· Útfieringsregeling belestingautoriteiten 2003
· Notariswet
· Algemiene wet op steat belestingen
· Algemiene Bepalingen Wet Citizen Service Number
· Argyfwet 1995
Links nei wettlike basis
- Registratiewet 1970: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002739/
- Uitvoeringsregeling Registratiewet 1970: https://wetten.overheid.nl/BWBR0034017
- Uitvoeringsregeling Belastingdienst 2003: https://wetten.overheid.nl/BWBR0014506
- Wet op het notarisambt: https://wetten.overheid.nl/BWBR0010388
- Algemene wet inzake rijksbelastingen: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002320/
- Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer : https://wetten.overheid.nl/BWBR0022428/
- Archiefwet 1995: https://wetten.overheid.nl/BWBR0007376/
Impacttoetsen
Wurking
Gegevens
- PDF notariële akten
- Namme
- Adres
- ferbliuw
- Bertedatum
- Berteplak
- Keamer fan Keaphannel nûmer
- Bysûndere persoansgegevens (De Belestingtsjinst ûntfangt en bewarje in folslein eksimplaar fan notariële akten op grûn fan de kêsten 7a en 7b fan de Registraasjewet 1970. Ynherinte dêryn is dat gegevens dy't as bysûndere persoansgegevens oansjoen wurde kinne út de tekst destillearre wurde fan de akten, lykas direkteuren fan organisaasjes dêr't in politike foarkar út te finen is, etnyske komôf of religieuze opfettings De bysûndere persoansgegevens binne in yntegraal ûnderdiel fan it ûntfangen en opslaan fan dokuminten, mar spylje gjin rol by de fierdere ferwurking.
Technyske wurking
Twa algoritmen wurde brûkt yn ien logyske ferbining.
- Algoritme 1 bepaalt hokker type akte ûntfongen is
- Algoritme 2 ekstrakt relevante ynformaasje út 'e akte.
Algoritme 1 brûkt "masine learen". It algoritme is net selslearend, wat betsjut dat it ûntwikkelt by gebrûk. Dat is net it gefal.
Algoritme 2 befettet in searje regels dy't ynformaasje út dokuminten ekstrahearje, bygelyks nammen, adressen en bertedatums. Foar spesifike soarten akten wurde ek rollen út de akte helle (wa is de keaper, testateur, notaris, ensfh.).
Dizze ynformaasje is dan beskikber foar de ôfdielingen dy't de ynformaasje nedich hawwe om har wurk út te fieren, nammentlik:
- De Keninklike Notariële Beropsorganisaasje (KNB) en de notaris sels foar it tafersjoch op de goede registraasje fan de notariële akte; en,
- de Belestingtsjinsten: Partikulieren, lytse en middelgrutte bedriuwen en grutte bedriuwen foar it opheljen en sammeljen fan belestingen.
Sawol algoritme 1 as algoritme 2 stypje it oerkoepeljende proses fan 'Digitalisaasje fan notariële ynformaasje'.
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- It algoritme kontrolearret oft de tsjillen bin ek brûkt wurdt op it adres dêr't foardielen wurde levere. As in útkearing wurdt levere, mar gjin tsjil bin yn gebrûk, dit is in sinjaal dat der gjin ynwenners op it adres dêr't in útkearing wurdt levere.Lêst feroare op 26 juny 2024 om 19:14 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk
- It algoritme identifisearret persoanlike gegevens en foarôf ynfierde wurden yn dokuminten. In meiwurker moat troch it dokumint gean en kontrolearje oft de warskôging korrekt is en it goedkarre of ôfwize. In meiwurker kin sels merken tafoegje. Nei goedkarring troch de meiwurker, alle goedkard sinjalen en markearrings skildere swart.Lêst feroare op 14 oktober 2024 om 10:02 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme anonymisearret dokuminten troch persoanlike gegevens te markearjen. In meiwurker kontrolearret oft de anonymisaasje goed útfierd is. Nei de goedkarring fan de meiwurker ferwideret de software de markearre gegevens en ferve it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks yn it ramt fan de WOO.Lêst feroare op 24 septimber 2024 om 12:38 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en ferifiearje dat it dokumint goed anonymisearre is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en swart it út. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer (WOO).Lêst feroare op 10 febrewaris 2025 om 15:23 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA, ...
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en ferifiearje dat it dokumint goed anonymisearre is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en swart it út. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer (WOO).Lêst feroare op 19 maart 2025 om 10:12 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk