Previnsje en hanthavenjen: SWAN-algoritme

Sosjale fersekeringsbank

Mei dit model foarsizze wy de kâns dat immen dy't allinnich wennet noch tegearre libje kin. De ûntwikkeling fan dit model is stoppe.

Lêst feroare op 28 oktober 2024 om 12:14 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Heechrisiko AI-systeem
• Impacttoetsen: IAMA
• Status: Yn ûntwikkeling

Algemene ynformaasje

Tema

Sosjale wissichheid

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei boarneregistraasje

https://www.svb.nl/nl/over-de-svb/hoe-werken-we/algoritmes-preventie-en-handhaving

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It SWAN-model lit ús rjochtsje op it ferminderjen fan risiko's. Doel is om situaasjes wêryn klanten mooglik tefolle AOW krije, flugger te herkennen en oan te passen. Dit hâldt it bedrach dat jo moatte werombetelje leech. Wy soargje der ek foar dat tafersjochhâlders effektyf ynset wurde. It model helpt ús jild te besparjen op foardielen en op it wurk. Om te kontrolearjen oft immen byinoar wennet, kin ús ôfdieling Previnsje & Hanthavening jo thús besykje. Dit kin in grutte ynfloed hawwe. Dêrom brûke wy it SWAN-model om klanten te selektearjen mei in heger risiko fan yllegale.

Afwagings

Dit is in sels-learend algoritme dat klanten mei in hegere risiko fan gearhing selektearje kin. De wet stelt hokker gegevens wy brûke meie. Wy hawwe ek sjoen nei wat earlik en evenredich is. Om't kontrôles op in mear rjochte manier útfierd wurde kinne, foarkomt it algoritme dat klanten ûnnedige hûsbesites krije.

Minskele tuskenkomst

It algoritme makket in seleksje fan klanten mei in ferhege kâns op wenje tegearre. In meiwurker sil fierder ûndersyk dwaan en advisearje oft der sprake is fan yllegale; net it algoritme.

Risikobehear

Wy testen ús modellen altyd om te sjen oft se foldogge oan de regels. Dit binne regels oer etyk en kontrolearberens. De regels dy't wy brûke binne fan de Rekkenkeamer en de regels dy't wy sels opsteld hawwe.

Dêrneist werkenne wy ​​trije-linen-of-definsje (3LoD model) as standert. De earste line wurdt stipe troch ferskate ark yn it tinken en hanneljen op kwaliteit en it behearen fan kontinuïteitsrisiko's. De twadde rigel bestiet út ôfdielingen lykas Operational control, Risk Management, Quality Assurance en Information Security, dy't kwaliteits- en prestaasjeskontrôles útfiere en dêroer rapportearje. De tredde line bestiet út de auditôfdieling, dy't plande en net plande audits útfiert.

Wettlike basis

Hanthaveningstaken binnen de Algemiene Ouderdomswet (AOW)

Taljochting op impacttoetsen

Om't dit in heech-risiko algoritme is, is dêrfoar in IAMA opsteld en is wurk dien binnen de besteande DPIA. As de ûntwikkeling fan dit algoritme opnij begjint, sil in nije DPIA wurde útfierd.

Impacttoetsen

Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA)

Wurking

Gegevens

Us wichtichste boarnen binne ynterne gegevens beskikber oer de klant. Bygelyks:

• ynformaasje oer it adres dêr't de klant no wennet of yn it ferline wenne
• libbenssituaasje
• leeftyd

Technyske wurking

Self-learning. Ien dy't tegearre wennet krijt minder rykspensioen as ien inkelde. In regressionmodel wurdt oplaat basearre op histoaryske gegevens fan ûnregelmjittichheden yn 'e steatspensioen. Dit model jout dan in risikoscore oan klanten binnen de befolking. Dizze risiko-score seit wat oer hoe wierskynlik it is dat in inkele persoan noch tegearre wenje sil.