Seleksje fan boekkontrôles foar dûbele studinten fan 'e Nederlânske beropsorganisaasje fan accountants

Belestingtsjinst

Op dizze side fine jo ynformaasje oer it algoritme dat boekresinsjes selektearret foar studinten mei in dûbele stúdzje. Dit algoritme selektearret út 'e MKB-populaasje dy't oan bepaalde kritearia foldocht.

Lêst feroare op 4 septimber 2025 om 18:40 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Public finance

Begjindatum

01-2019

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://over-ons.belastingdienst.nl/onderwerpen/omgaan-met-gegevens/algoritmeregister/

Link nei boarneregistraasje

https://over-ons.belastingdienst.nl/onderwerpen/omgaan-met-gegevens/algoritmeregister/selectie-boekenonderzoeken-voor-duaal-studenten-van-de-nederlandse-beroepsorganisatie-van-accountants-nba/

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It primêre doel fan dit wurkproses is om studinten mei dûbele feardigens ûnderfining op te dwaan mei audits. Dizze audits moatte foldwaan oan de NBA-kritearia. Dizze kritearia binne spesifyk bedoeld om de audits in beskate mjitte fan kompleksiteit te jaan. Dizze kompleksiteit bestiet út fiskale middels, it fiskale belang en de typology fan it bedriuw. Fierder mei in bedriuw yn 'e ôfrûne sân jier gjin audit hân hawwe.

De redenen foar it brûken fan in algoritme yn SAS (Statitical Analysis System) (ynstee fan hânmjittich) binne:

• Effisjinsje: Grutte datasets wurde ferwurke om de populaasje te definiearjen;
• Krektens: It algoritme foarkomt minsklike flaters by it selektearjen fan ienheden.
• Reprodusearberens: De seleksje kin presys werhelle wurde mei deselde ynstellings.
• Transparânsje: De brûkte metoade is dúdlik dokumintearre en ferifiearber.

Dit algoritme selektearret geskikte posysjes út 'e MKB-populaasje. In willekeurige stekproef wurdt nommen fan dizze posysjes. Ut dizze stekproef wurde de posysjes ferdield ûnder de dûbele studinten, ôfhinklik fan 'e lokaasje, it stúdzjejier en de winske typology fan' e dûbele studint. In subset fan dizze entiteiten sil in due diligence-beoardieling ûndergean. De kontrôleopdracht foar alle entiteiten is itselde.

It doel fan it algoritme is om geskikte entiteiten te selektearjen foar in due diligence-audit yn oerienstimming mei de easken fan 'e NBA (Nederlânske Beropsferiening fan Accountants).

Afwagings

Troch it algoritme te brûken kinne de juste entiteiten dy't foldogge oan de NBA-kritearia effisjint selektearre wurde, dy't dan trochjûn wurde kinne oan de dûbele studinten foar ferwurking.

Minskele tuskenkomst

Minsklik yngripen yn 'e kontekst fan 'e Belesting- en Douane-administraasje betsjut dat in betûfte en saakkundige meiwurker in wichtige rol spilet by de beslútfoarming.

It algoritme makket in seleksje fan entiteiten wêr't studinten mei dûbele learkrêften in boekresinsje kinne útfiere.

By it ynfieren fan kontrôle-opdrachten foar boekhâldkundige kontrôles yn it systeem, fiert in meiwurker noch ferskate hânmjittige kontrôles út. De meiwurker beslút oft der in boekhâldkundige kontrôle folget.

De boekkontrôle en de útkomst dêrfan (in beoardieling) wurde útfierd troch in meiwurker.

Risikobehear

• Privacy en GDPR

It gebrûk fan 'e gegevens moat wurde beoardiele neffens de Algemiene Ferordening Gegevensbeskerming (AVG). Troch it beoardieljen fan persoanlike gegevens wurde alle privacyrisiko's identifisearre en kinne passende maatregels nommen wurde.

De AVG bepaalt dat der net mear gegevens brûkt wurde meie as nedich is. Dit wurdt dataminimalisaasje neamd. De Nederlânske Belesting- en Douaneadministraasje beoardielet geregeld oft de brûkte gegevens noch needsaaklik en dêrom tastien binne.

• Gebrûk fan spesjale persoanlike gegevens

It algoritme brûkt gjin spesjale persoanlike gegevens. Dizze gegevens binne net relevant foar it selektearjen fan geskikte posysjes foar studinten mei dûbele feardigens.

• Gelikensens en non-diskriminaasje

It algoritme wurdt beoardiele neffens jildende non-diskriminaasjeprinsipes foar direkte en yndirekte diskriminaasje. Troch sa min mooglik persoanlike gegevens te ferwurkjen wurdt it risiko op direkte diskriminaasje fermindere. Meiwurkers dy't belutsen binne by it ûntwikkeljen en behearen fan 'e algoritmen krije training oer gegevensbeskerming en it foarkommen fan foaroardielen.

• Garânsjes

De Algemiene Wet Bestjoersrjocht (Awb) fereasket dat oerheidsaksjes transparant en wettich binne. De Belesting- en Douaneadministraasje hâldt him oan de algemiene prinsipes fan goed bestjoer by it tapassen en ûntwikkeljen fan algoritmen.

It algoritme brûkt gegevens dy't sammele binne ûnder ferskate belestingwetten. Lykas fereaske troch de GDPR, wurde net mear gegevens brûkt as nedich.

Wettlike basis

1. Algemiene Wet op Steatsbelestingen:
2. Algemiene Wet Bestjoersrjocht:
3. Algemiene ferordening gegevensbeskerming:
4. Wet op de ymplemintaasje fan de Algemiene Ferordening Gegevensbeskerming:
5. Wet op leanbelesting 1964:
6. Ynkomstebelestingwet 2001:
7. Wet op ynkomstenbelesting fan bedriuwen 1969:
8. Omsetbelestingwet 1968:
9. Algemiene bepalingen Wet op boargerservicenûmer:
10. Argyfwet 1995:

Links nei wettlike basis

• General State Tax Act:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002320/
• General Administrative Law Act:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0005537/
• General Data Protection Regulation:: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?uri=CELEX:32016R0679
• General Data Protection Regulation Implementation Act:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0040940/
• Payroll Tax Act 1964:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002471/
• Income Tax Act 2001:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0011353/
• Corporation Tax Act 1969:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002672/
• Turnover Tax Act 1968:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002629/
• General provisions Citizen Service Number Act:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0022428/
• Archives Act 1995:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0007376/

Wurking

Gegevens

1. Persoanlike en entiteitsgegevens, sektor en belestingoanspraaklikens fan bedriuwen.
2. Gegevens fan bedriuwsbelestingferklearring foar it bepalen fan 'e rinte op bedriuwsbelesting
3. Omsetgegevens foar it bepalen fan 'e belestbere rinte fan BTW
4. Leangegevens foar it bepalen fan fiskale rinte LH en oantal meiwurkers.
5. Boekûndersiken dy't nei 2018 begûn binne

Links nei gegevensboarnen

• Personal and entity data, industry and tax liability companies.: BvR (Belastingdienst)
• VPB tax return data for determining VPB tax interest: ABS (Belastingdienst)
• Turnover data for determining OB tax interest: OOB (Belastingdienst)
• Wage data for determining tax interest LH and number of employees.: FLG (Belastingdienst)
• Book examinations instituted after 2018: IVAB(Belastingdienst)

Technyske wurking

It algoritme bestiet út seleksjeregels dy't ûntwikkele binne troch ynhâldseksperts fan sawol de Belesting- en Douaneadministraasje as de NBA, basearre op in oantal spesifike kritearia. De útkomst fan it algoritme is de identifikaasje fan 'e MKB-bedriuwspopulaasje dy't geskikt is foar it oplieden fan dûbele studinten yn auditingfeardigens. Entiteiten wurde willekeurich selektearre út dizze populaasje.

It algoritme is net selslearend. Dit betsjut dat it himsels net ûntjout tidens gebrûk.

Leveransier

It algoritme is ûntwikkele troch meiwurkers fan 'e Belestingautoriteit en wurdt ek yntern ûnderhâlden.