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.
Kwaliteitsrjochte testen
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn ûntwikkeling
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
It algoritme is ûntwikkele om skearapporten sêfter, minskliker en makliker te beoardieljen. Earder waard elk advysrapport folslein beoardiele troch in meiwurker fan IMG. Mei help fan kwaliteitsrjochte beoardielingen kategorisearret it systeem de kwaliteitsrisiko's fan advysrapporten en talittingsrapporten. Dit wurdt dien op basis fan bedriuwsregels. Dizze kategorisaasje lit it systeem bepale hokker rapporten in lytse resinsje nedich binne of hielendal gjin resinsje. Dit makket rapper en mear rjochte beoardielingen mooglik.
Afwagings
Sûnt it begjin fan 'e IMG is it besjen fan advysrapporten altyd folslein mei de hân dien. Dit proses wie betrouber, mar it wie tiidslinend foar it Reviewteam, foaral yn drokke perioaden. Manuele resinsje kin ek ta flaters liede. Om it proses takomstbestindich te meitsjen, woe it Reviewteam in modernere, effisjintere en datagestuurde oanpak oannimme.
Mei datagestuurd wurk kin it beoardielingsteam kwaliteitskontrôles systematysker en dúdliker útfiere. Dit wurdt berikt troch kontrôlepunten dy't fêststeld binne yn bedriuwsregels. Dizze automatisearre stipe stelt beoardielers yn steat om har better te rjochtsjen op kompleksere advysrapporten en oare spesjale gefallen. Datagestuurde beoardielingen ferfange gjin minsklike resinsje; se ferbetterje it eins.
De trije wichtichste foardielen binne:
- Potinsjele flaters wurde automatysk fûn, wêrtroch't de kwaliteit fan 'e advysrapporten ferbetteret;
- Drege rapporten wurde fuortendaliks identifisearre, sadat se spesifiker en mei ekstra oandacht kontrolearre wurde kinne;
- Advysrapporten mei leech risiko kinne rapper beoardiele wurde, wêrtroch it proses fersnelt wurdt.
Minskele tuskenkomst
Yn kwaliteitsrjochte testen binne der fjouwer testopsjes:
- In folsleine, troch minsken útfierde test;
- In test basearre op bedriuwsregels;
- In ynterne regel-basearre oanpak;
- Gjin minsklike oanrekking.
Artikel 22 fan 'e AVG hat betrekking op situaasjes wêryn't in folslein automatisearre beslút mei juridyske gefolgen nommen wurdt. De earste trije metoaden omfetsje altyd minsklike kontrôle, wat betsjut dat se net ûnder artikel 22 fan 'e AVG falle. De fjirde metoade is wat oars. Yn dat gefal kontrolearret in meiwurker fan IMG de skearapporten net, en wurde der gjin regels fan tefoaren fêststeld. Artikel 22 fan 'e AVG is hjir ek net fan tapassing. De definitive "beslissing" is de beslissing dy't de IMG nimt op basis fan in claim. Neist it kontrolearjen fan it advysrapport beynfloedzje in protte oare faktoaren en stappen yn it proses de definitive beslissing.
Risikobehear
Lykas hjirboppe útlein, wurdt it definitive beslút fan 'e IMG yn alle gefallen troch in minske beoardiele. It algoritme helpt allinich om oanspraken sêfter, minskliker en makliker te behanneljen.
Wettlike basis
Neffens artikel 2 fan 'e Tijdelijke Grinserwet is it Grinser Mynbouskea-ynstitút autorisearre om skea ôf te hanneljen.
Links nei wettlike basis
Wurking
Gegevens
Advysrapporten: ynklusyf ynhâldlike flaters (ferkearde ynfolling fan ynformaasje troch saakkundigen/flaters yn berekkeningen), fermoeden fan bewiis.
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- Testen fan medyske gegevens yn oerienstimming mei de regeljouwing foar geskiktheidseasken 2000Lêst feroare op 27 juny 2024 om 10:45 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- Om kwaliteit en feiligens fan de dyk te garandearjen is in algoritme ûntwikkele dat ynsjoch jout yn de slijtage fan diken. It algoritme foarseit mei besteande histoaryske mjittingen it nedige ûnderhâld op Súd-Hollânske N-diken.Lêst feroare op 8 novimber 2024 om 13:32 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Heechrisiko AI-systeem
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk
- Dit algoritme helpt de Autoriteit Konsumint en Merk (ACM) om te bepalen yn hokker gebiet de klanten fan bedriuwen fêstige binne. Dit makket dúdlik oft der oerlaap is en oft der noch genôch konkurrinsje is. Dit is wichtich foar konkurrinsjeûndersyk. Om dit te bepalen wurde lokaasjegegevens foar klanten of leveringen oanfrege.Lêst feroare op 18 july 2025 om 9:46 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- De AP brûkt dit algoritme om rapporten oer gegevensbreuk te klassifisearjen neffens earnst. Op grûn fan dizze klassifikaasje kinne ynspekteurs foarrang jaan oan serieuze rapporten. It algoritme befettet gjin persoanlike gegevens.Lêst feroare op 11 oktober 2024 om 9:33 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Risiko's opspoare yn dûaneferklearrings by de ynfier, ymport en eksport fan farske fruit en grienten
Dûane
Dit algoritme helpt de dûane en har hanthaveningspartners om guod foar ynspeksje te selektearjen op basis fan risiko's. It brûkt ferklearringsgegevens fan bedriuwen en ûndersiket oft der risiko's binne oangeande hannelsnormen en kwaliteitseasken foar de ymport en eksport fan farske grienten en fruit.Lêst feroare op 5 maaie 2025 om 20:40 | Publikaasjestandaard 1.0- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk