Ekstra fêste fergoeding: Kontrolearjen fan NAM-bestannen

Ynstitút foar Mynskea Grins

In KI-systeem dat de útbetelle skeabedragen út NAM-bestannen helje kin, sadat bepaald wurde kin oft de oanfreger yn dat bestân yn oanmerking komt foar de regeling foar oanfoljende fêste kompensaasje (AVV).

Lêst feroare op 4 febrewaris 2026 om 9:19 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Natuer en miljeu
• Rjocht

Begjindatum

2024-12

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

Doel: Foar de útfiering fan 'e AVV-regeling is it wichtich dat de IMG de juste útbetelle kompensaasjebedragen brûkt. Yn it ferline is bliken dien dat de juste kompensaasjebedragen út 'e bestannen fan 'e Nederlandse Aardolie Maatschappij (NAM) net altyd oerdroegen waarden nei de IMG-bestannen. It AI-systeem kin it juste kompensaasjebedrach út 'e NAM-bestannen helje. Dizze NAM-kompensaasjebedragen wurde dan brûkt om de oanfoljende fêste kompensaasje te berekkenjen.

Ynfloed: It KI-systeem hat ynfloed op minsken dy't kompensaasje fan NAM krigen hawwe en no registrearre binne foar de AVV. De útkomst fan 'e berekkening fan it KI-systeem wurdt brûkt om te beoardieljen oft in NAM-bestân yn oanmerking komt foar de AVV.

Afwagings

Foardielen:

• De automatyske kontrôle fan betelle claimbedragen út NAM-bestannen is rapper as hânmjittige kontrôles. Dit makket it mooglik om claims rapper te ferwurkjen.
• It algoritme fynt yn 70% fan 'e gefallen itselde bedrach as de databank. Dit besparret deselde hoemannichte tiid. Sûnder dizze tiidbesparring soe de brede iepening net mooglik west hawwe.

Neidielen:

• Der is in kâns dat de resultaten net oerienkomme mei it bedrach yn 'e databank. As dat sa is, wurdt it resultaat troch in minske kontrolearre.
• It model is frij swier, en de analyze duorret frijwat lang as it automatisearre is. It duorret gemiddeld 23 oeren foar 1.000 bestannen.

Minskele tuskenkomst

It AI-systeem kin twa útkomsten leverje:

1. It bedrach dat troch it systeem fûn is, komt oerien mei it bedrach dat earder ynfierd is yn it IMG-bestân fanút it NAM-bestân, of,
2. It bedrach komt net oerien.

1. As in bedrach ôfpraat wurdt, wurdt it automatysk brûkt foar de AVV. Der is gjin minsklike yntervinsje nedich. De prestaasjes fan it AI-systeem wurde lykwols regelmjittich kontroleare troch in minske.
2. It bedrach komt net oerien. As it bedrach net oerienkomt, wurdt in bestân altyd folslein opnij beoardiele troch in minske.

Risikobehear

De AVV makket diel út fan 'e Lump Sum Scheme. Der is in Data Protection Impact Assessment (DPIA) útfierd op 'e Lump Sum Scheme, dy't maatregels foarstelt om de risiko's fan ûnder oare de AVV te minimalisearjen. Derneist hat de IMG in wiidweidige stúdzje útfierd nei de juridyske kwalifikaasje fan it algoritme ûnder de Jeropeeske AI-feroardering.

Wettlike basis

Art. 2 lid 3 Tijdelijke Grinserwet en Art. 40 AVG.

Links nei wettlike basis

• Groningen temporary law: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0043252&hoofdstuk=2&artikel=2&z=2025-07-17&g=2025-07-17
• General Data Protection Regulation Implementation Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0040940&hoofdstuk=4&artikel=40&z=2021-07-01&g=2021-07-01

Taljochting op impacttoetsen

In DPIA waard útfierd foar de regeling mei fêste tariven, dy't de Algemiene Ferordening Gegevensbeskerming (AVV) omfettet. Derneist joech de IMG in wiidweidige juridyske kwalifikaasje fan it KI-systeem ûnder de GDPR en de KI-ferordening, yn 'e foarm fan in advys.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

Trainingsdatums:

• Gjin. It brûkte model is GPT 4.0-turbo. Dit is in oplaat LLM (grut taalmodel) dat yn steat is om ynstruksjes (prompts) út te fieren op basis fan tekst.

Ynfiergegevens:

• NAM-skeabestannen. Dit binne Word- en PDF-dokuminten.

Technyske wurking

Gegevensferwurking fynt plak yn trije stappen, nammentlik: lêzen, anonymisearjen en ekstraksje.

1. Tidens it lêsproses wurde de Word- en PDF-dokuminten side foar side omset yn gewoane tekst. Elke side wurdt trochjûn oan de twadde stap.
2. Yn dizze stap wurdt elke side anonymisearre mei it Wegstreepn-pakket, in programma dat binnen de IMG brûkt wurdt om dokuminten te anonymisearjen. Dizze anonymisaasje is needsaaklik foardat de gegevens yn 'e tredde stap ferwurke wurde mei it GPT-model.
3. Yn dizze stap wurde alle siden fan alle dokuminten nei it GPT-model stjoerd tegearre mei in prompt. It model jout dan it oanjûne skeabedrach werom (dokumintnamme en sidenûmer). As der ekstra kosten by belutsen binne, wurde dizze ek ferstjoerd. De lokaasje wurdt ek oanjûn.

Leveransier

It AI-systeem is boud op OpenAI's GPT-4, binnen de Microsoft Azure-omjouwing fan IMG.