Undersyk wurdich: Smart Livelihood Check

Gemeente Amsterdam

Algoritme foar ûndersyksweardigens "Smart Check." In ark dat meiwurkers helpt te bepalen oft in oanfraach foar subsydzje it ûndersyk wurdich is.

Lêst feroare op 10 septimber 2025 om 15:10 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA, IAMA, De Etyske Folder
• Status: Bûten gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Sosjale wissichheid

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Einddatum

2023-09

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De gemeente Amsterdam jout sosjale bystân oan ynwenners fan Amsterdam dy't yn oanmerking komme. Net elkenien dy't sosjale bystân oanfreget komt yn oanmerking. Dêrom ûndersykje wy mooglik ûnrjochtmjittige oanfragen foar sosjale bystân. De gemeente Amsterdam wol foarkomme dat ynwenners fan Amsterdam ûnrjochtlik sosjale bystân ûntfange, wêrtroch't se skulden opbouwe en yn finansjele swierrichheden komme.

Sels ynwenners fan Amsterdam dy't yn oanmerking komme foar sosjale bystân wurde soms ûndersocht troch in Arbeids- en Ynkommenshandhavingsamtner. Wy wolle dit safolle mooglik foarkomme, om't sa'n ûndersyk ûnnoflik wêze kin. Dêrom testen wy oft in algoritme ús helpe kin om te bepalen hokker oanfragen wol en net ûndersocht wurde moatte. Dit sil de ynfloed fan ús hanthaveningsynspanningen ferminderje en it oantal ynwenners fan Amsterdam dat problemen ûnderfynt ferminderje. It sil der ek foar soargje dat sosjale bystân betelber bliuwt.

Op it stuit bepaalt in meiwurker oft in oanfraach ûndersyksweardich is en oft it beoardiele wurde moat troch in meiwurker mei ekstra autoriteit. It "Smart Check" algoritme stipet de meiwurker by it bepalen oft in oanfraach foar besteansrjocht ûndersyksweardich is. It algoritme makket de gegevens dy't liede ta it label "ûndersyksweardich" transparant en ferklearje. Alle gegevens dy't brûkt wurde om ta in beoardieling te kommen, wurde dokumintearre en beskreaun.

Piloat

De gemeente docht in pilot mei in nije metoade fan april oant july 2023. Yn dizze pilot sil in "smart check"-algoritme bepale oft in oanfraach it label "ûndersyk wurdich" of "net ûndersyk wurdich" hat. Dit sil dan beoardiele wurde troch in Arbeids- en Ynkommenshandhavingsamtner. It algoritme kin korrelaasjes en patroanen fine yn in grutte hoemannichte ynformaasje oer oanfragen foar sosjale bystân en bepaalt hokker ynformaasje wierskynliker assosjeare wurdt mei oanfragen dy't fierder ûndersyk nedich binne en hokker net. "Smart check" is traind op histoaryske gegevens en bestiet út fyftjin gegevenspunten. Nei de pilot sille wy útfine oft dizze metoade better is foar ynwenners fan Amsterdam.

Keppeling nei tsjinst: https://www.amsterdam.nl/werk-inkomen/

Afwagings

Dizze nije manier fan wurkjen fan 'e pilot hat in oantal foardielen:

• Gelikensens: Wy hawwe de bias fan it algoritme analysearre. Dit liet sjen dat foar hast alle gefoelige skaaimerken (lykas leeftyd, bertelân en nasjonaliteit) it ûntwikkele model ferskate groepen gelikenser behannelet as op it stuit it gefal is.
• Effektiviteit: It model kin better beoardielje hokker oanfragen it ûndersykjen wurdich binne as in meiwurker. Dit makket in bettere benutting fan kapasiteit mooglik, en resulteart yn minder ûnrjochtmjittige foardielen dy't takend wurde.
• Proporsjonaliteit: Omdat it model better ynskatte kin hokker oanfragen ekstra kontrôles nedich binne, is de kâns lytser dat der ûnnedige ekstra ûndersiken plakfine. Dit liedt ta bettere proporsjonaliteit. Wy foarkomme ek faker it ûnrjochtmjittich útbeteljen fan útkearingen, wat resulteart yn in mear previntive ynstee fan repressive oanpak.

Minskele tuskenkomst

Der is gjin automatisearre beslútfoarming. It algoritme advisearret allinich oft in applikaasje fierdere beoardieling nedich is. Nei oanlieding fan dizze oanbefelling dogge ferskate meiwurkers fierder wiidweidich ûndersyk.

1. Earst kontrolearret in meiwurker fan 'e ôfdieling Wurkgelegenheid en Ynkommenshanhiging oft de oanfraach eins it ûndersykjen wurdich is.
2. As dit it gefal is, sil in oare meiwurker fan 'e ôfdieling Wurkgelegenheid en Ynkommenshanhiging in wiidweidich ûndersyk dwaan nei de wettichheid.
3. Hjir wurdt in advys oer jûn en in oare meiwurker (fan Ynkommensfoarsjenning) nimt de definitive beslissing.

Dat betsjut dat der gjin automatisearre beslútfoarming is. Der is betsjuttingsfolle minsklike yntervinsje foardat in beslút nommen wurdt. Wurkynstruksjes wurde opsteld om tefolle ôfhinklikens fan 'e útfier fan it model ("automatisearringsbias") te foarkommen. Derneist krije meiwurkers training oer hoe't se de ynformaasje út it model yn har wurkprosessen brûke kinne.

Risikobehear

Foar dit produkt hawwe wy ús analyze basearre op it Ramt fan 'e Nederlânske Algemiene Rekkenkeamer. Derneist hawwe wy de wichtichste risikomanagementanalyses útfierd: DPIA (Data Protection Impact Assessment), KIIA (Artificial Intelligence Impact Assessment), IAMA (Human Rights and Algorithms Impact Assessment), en de BIO Quick Scan. Dizze analyses jouwe oan yn hoefier't risiko's eliminearre of fermindere wurde kinne, en wat de oerbleaune risiko's binne. Wy hawwe ferskate maatregels ymplementearre om te soargjen dat de útfier fan it model akkuraat, transparant en konsekwint is.

It model sil ek nau yn 'e gaten hâlden wurde tidens de pilot (en, as de pilot slagget, tidens it behear) om de kwaliteit en earlikens fan it model yn 'e takomst te garandearjen.

Impacttoetsen

• Data Protection Impact Assessment (DPIA): https://open.amsterdam/woo-zoeken/detail/5f1afe35-c7f4-4216-8e01-42749025eccb
• Ympact Assessment Minskerjochten en Algoritmes (IAMA)
• De Etyske Folder

Wurking

Gegevens

By it oanfreegjen fan in besteansútkearing kontrolearje wy de legitimiteit dêrfan. Dit wurdt dien troch meiwurkers fan 'e ôfdieling Ynkommensstipe. Net elkenien dy't in oanfraach yntsjinnet, hat rjocht op útkearingen. Meiwurkers fan 'e ôfdieling Ynkommensstipe ferwurkje in protte oanfragen op basis fan 'e ynformaasje yn it oanfraachformulier en de yntsjinne dokuminten. Yn dy gefallen is it dúdlik dat de oanfreger rjocht hat op útkearingen. Soms is de ynformaasje ûnfolslein of ûndúdlik. Yn dat gefal kin ekstra ûndersyk nedich wêze. Dit wurdt dien troch meiwurkers fan 'e ôfdieling Wurk en Ynkommenshanhiging.

It "Smart Check" algoritme stipet meiwurkers by it beoardieljen fan oanfragen foar subsydzje troch se te labeljen as oft se ûndersocht wurde moatte of net. Alle oanfragen foar subsydzje wurde yntsjinne by "Smart Check".

As in ynwenner fan Amsterdam in oanfraach foar in ûnderhâldsútkearing yntsjinnet, wurdt dizze foar ferwurking yntsjinne by de oanfraach fan 'e Ynkomstenôfdieling. Oanfragen wurde yntsjinne by "Smart Check", dy't de folgjende ynformaasje brûkt om de oanfraach as "ûndersyksweardich" of "net ûndersyksweardich" te markearjen:

Ut de Persoanlike Registraasjedatabase (BRP)

• BSN
• Ynformaasje oer wenadres
• Ynformaasje oer de libbenssituaasje

Fan 'e oanfragen fan 'e Ynkomstenôfdieling

• BSN
• Ynformaasje oer mooglike eardere sosjale bystânsútkearingen
• Ynformaasje oer aktiva
• Ynformaasje oer ynkommen

Oanfragen mei it label "ûndersyksweardich" wurde ferwurke troch meiwurkers fan 'e ôfdieling Wurkgelegenheid en Ynkommenshandhaving. Dizze meiwurker beoardielet oft de oanfraach eins ûndersyksweardich is.

• As dat sa is, sil in meiwurker fan 'e ôfdieling Wurk en Ynkommenshanhiging de oanfraach ferwurkje en advys jaan oer it te nimmen beslút oan in meiwurker fan 'e ôfdieling Ynkommensfoarsjenning.
• As dat net it gefal is, wurdt de oanfraach oerdroegen oan in meiwurker fan 'e ôfdieling Ynkommensfoarsjenning foar fierdere ferwurking.

Oanfragen dy't net ûndersyk wurdich achte wurde, wurde ferwurke troch meiwurkers fan 'e ôfdieling Ynkommensstipe. In meiwurker fan Ynkommensstipe kin in oanfraach foar ûnderhâld noch altyd oerdrage oan in amtner foar wurk en ynkommenshandhaving foar fierder ûndersyk.

De meiwurker fan 'e ôfdieling Ynkommensstipe nimt it beslút oer de oanfraach foar ûnderhâld. It beslút kin wêze: in oanfraach wurdt takend, ôfwiisd of ferwidere. Dit is ûnderwurpen oan peer review.

Technyske wurking

Dizze nije manier fan wurkjen hat in oantal foardielen:

Lykweardigens:

Wy hawwe de bias fan it algoritme analysearre. Dit liet sjen dat, foar hast alle gefoelige skaaimerken (lykas leeftyd, bertelân en nasjonaliteit), it ûntwikkele model ferskate groepen geliker behannelet as op it stuit it gefal is.

Effektiviteit:

It model kin better beoardielje hokker oanfragen it ûndersykjen wurdich binne as in meiwurker. Dit makket in bettere benutting fan kapasiteit mooglik, en resulteart yn minder ûnrjochtmjittige foardielen dy't takend wurde.

Evenredichheid:

Omdat it model better ynskatte kin hokker oanfragen ekstra kontrôles nedich binne, is de kâns lytser dat der ûnnedige ekstra ûndersiken plakfine. Dit liedt ta bettere proporsjonaliteit. Wy foarkomme ek faker it ûnrjochtmjittich útbeteljen fan útkearingen, wat resulteart yn in mear previntive ynstee fan repressive oanpak.