AI WBSO pre-advys

Rykstsjinst foar Ûndernimmend Nederlân

Dit algoritme helpt by it beoardieljen fan WBSO-applikaasjes. It selekteart oanfragen mei in lyts finansjeel risiko, dy't dan flugger ferwurke wurde kinne troch RVO-meiwurkers.

Lêst feroare op 20 febrewaris 2025 om 10:42 | Publikaasjestandaard 1.0

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

Algemene ynformaasje

Tema

• Ekonomy
• Public finance

Begjindatum

2023-01

Kontaktgegevens

Via contactformulier: https://www.rvo.nl/onderwerpen/contact/formulier   

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan dit algoritme is om WBSO-applikaasjes rapper te beoardieljen. It giet benammen om ienfâldige applikaasjes mei in leech finansjeel risiko. Troch dizze oanfragen rapper te ferwurkjen, binne R&D-bedriuwen mear tefreden. Dêrmei kinne se earder gebrûk meitsje fan harren (belesting)foardielen en harren middels flugger ynsette foar ynnovaasje. It algoritme helpt ek by it ynsetten fan technyske saakkundigen binnen it Agentschap foar Undernimmers Nederland dêr't se it meast nedich binne. Sa bliuwt de kwaliteit fan it wurk heech en krije bedriuwen mear maatwurk.

Afwagings

It brûken fan it algoritme foar WBSO-applikaasjes soarget derfoar dat minder komplekse applikaasjes fan ûndernimmers in flugger ferwurkingstiid hawwe. Minder komplekse oanfragen (mei in leech risiko op ôfwizing) krije foarrang by de prioriteitstelling fan de beoardieling fan bestannen troch RVO-meiwurkers. Op dizze manier krije alle oanfragen krekt de oandacht dy't se nedich binne, tanimmende effisjinsje en produktiviteit, en dus klanttefredenheid.

Minskele tuskenkomst

De útkomst fan it algoritme is in stypjend foarriedich advys, dat sil altyd wurde begelaat troch meiwurkers. It algoritme is stypjend en nimt dêrom nea it definitive beslút sels by it beoardieljen fan de oanfraach. De definitive beoardieling wurdt altyd dien troch in meiwurker, it algoritme sels makket gjin besluten.

Risikobehear

Der wurdt konstant tafersjoch op it algoritme om te kontrolearjen oft it noch wurket sûnder flaters. Dêrneist wurdt kontrolearre oft it algoritme miskien wêze kin, wêrby't ferskate groepen oars behannele wurde. Ek wurdt kontrolearre oft de útkomsten fan it algoritme noch oerienkomme mei de werklike beoardielingen fan oanfragen en oft it model dêrtroch noch goed is yn it foarsizzen. Alle wizigingen oan it AI-model sille wer ûnderwurpen wêze oan de útwreide falidaasjeproseduere. Alle jierren wurdt foar it begjin fan in nij beoardielingsjier beoardiele oft dizze proseduere nedich is.

Wettlike basis

Yn de WVA (Wet fermindering leanbelesting en bydragen) is bepaald dat in ûndernimmer in belesting ôftrek krije kin foar ûndersyks- en ûntwikkelingswurk. It algoritme wurdt brûkt by it beoardieljen fan applikaasjes.

Links nei wettlike basis

Wet vermindering afdracht loonbelasting en premie voor de volksverzekeringen (WVA): https://wetten.overheid.nl/BWBR0007746/2022-01-01

Taljochting op impacttoetsen

DPIA waard útfierd, it resultaat wie dat gjin persoanlike gegevens waarden ferwurke. IAMA waard net útfierd omdat d'r in minimale risikoklassifikaasje is. IAMA jildt allinich foar AI-applikaasjes mei hege risiko's.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

It algoritme brûkt gegevens lykas it oantal (nije) projekten, oantal oeren, oere lean, oanwêzigens fan tredden, en eventuele ôfwizings as de útkomst fan in ferline kontrôle. It saaknûmer wurdt brûkt as identifikaasjelabel. Gjin persoanlike gegevens wurde op ien of oare manier brûkt yn it algoritme.

Technyske wurking

It risiko wurdt rûsd troch in sels-learend Machine Learning-model. Dit besiket de best mooglike foarsizzing op de ienfâldichst mooglike wize te meitsjen mei sa min mooglik fariabelen. Dêrnei krije oanfragen mei in rûsd leech risiko foarrang by de beoardielingsprioritearring.