Geautomatiseerde voorselectie bij controle op rechtspersonen

Justis

Dit algoritme wordt in het kader van de Wet controle op rechtspersonen (Wcr) uitgevoerd na een relevante wijziging bij een rechtspersoon. Hierbij wordt de kans op aanwezigheid van misbruik van de rechtspersoon bepaald. Rechtspersonen met de hoogste kans op misbruik worden handmatig op risico beoordeeld.

Laatst gewijzigd op 20 maart 2024 om 10:23 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Impactvolle algoritmes
• Impacttoetsen: Veld niet ingevuld.
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

Openbare orde en veiligheid

Begindatum

2012-10

Contactgegevens

[e-mail]

Link naar publiekspagina

https://www.justis.nl/producten/toezicht-op-rechtspersonen

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Door gebruik van het algoritme wordt de Wet controle op rechtspersonen efficiënt uitgevoerd. Het algoritme zorgt voor een goede en geautomatiseerde voorselectie van de nader handmatig te analyseren rechtspersonen.

De impact op burgers en rechtspersonen is dat het algoritme een analyse uitvoert van de rechtspersonen en de bijbehorende natuurlijke personen. Dit betreft ook strafrechtelijke gegevens.

Wat is de impact op burgers en rechtspersonen? Merken zij iets van de controle?

Alleen de rechtspersonen met een verhoogde kans op misbruik van de rechtspersoon komen als dossier bij een medewerker. Het grootste deel van de analyses wordt zonder menselijke tussenkomst weer verwijderd. Het verwijderen van de analyses vindt na de vastgestelde schoningstermijnen geautomatiseerd plaats.

Afwegingen

Het gebruik van het algoritme heeft als voordeel dat de impact voor burgers en rechtspersonen zo klein mogelijk is, en dat de medewerkers slechts een beperkt aantal relevante dossiers nader hoeven te analyseren. De voorselectie door het algoritme is dan ook noodzakelijk om de wet in de praktijk uit te kunnen voeren.

De afweging van relevante fraudevormen waar het algoritme op ziet, is gebaseerd op maatschappelijke ontwikkelingen en in contact met in de Wcr en Besluit controle op rechtspersonen (Bcr) genoemde afnemers.

Menselijke tussenkomst

Binnen Justis is de afdeling TRACK verantwoordelijk voor de uitvoering van de Wet controle op rechtspersonen. Medewerkers van afdeling TRACK bepalen in overleg met de afnemers van de risicomeldingen welke fraudevormen relevant zijn bij de risicoanalyse van rechtspersonen. Dat is input voor de inzet van het algoritme.

Bij de afdeling TRACK is expertise opgebouwd over de specifieke fraudevormen, zoals het bijhouden van de actuele kennis en ervaring op een fraudegebied, en het bij het fraudegebied horend fraudeprofiel. Het algoritme, dat het geautomatiseerde deel van het profiel implementeert, is voor de medewerker duidelijk en de medewerker heeft getoetst dat dit tot de gewenste onderzoekswaardige dossiers leidt.

Risicobeheer

De voorselectie die door het algoritme wordt gedaan wordt continu gemonitord, doordat de dossiers het startpunt vormen van de nadere analyse door de medewerker. Bovendien krijgt afdeling TRACK terugkoppeling van de afnemers die een risicomelding hebben ontvangen.

Deze input wordt gebruikt voor het periodiek aanpassen, verbeteren en uitbreiden van het algoritme.

Wettelijke basis

Het algoritme wordt ingezet voor de uitvoering van de Wet controle op rechtspersonen bij het maken van het product 'Risicomelding'. In deze wet en de bijbehorende MvT (Tweede Kamer, vergaderjaar 2008-2009, 31 948, nr.3) is beschreven op welke wijze het toezicht moet worden uitgevoerd. De risicomeldingen worden gemaakt voor de in de wet vastgelegde afnemers in Nederland.

Links naar wettelijke basis

Wet controle op rechtspersonen: https://wetten.overheid.nl/BWBR0015049/2018-09-19

Werking

Gegevens

Bij het algoritme worden gegevens gebruikt vanuit een aantal bij wet vastgestelde bronnen: het Handelsregister (HR), de Basisregistratie Personen (BRP), het Justitieel Documentatie Systeem (JDS) en het Centraal Insolventieregister (CIR).

Technische werking

In het algoritme wordt gebruik gemaakt van twee technieken:

- Eenvoudige beslisboom, die gebruik maakt van gegevens uit de vier bronnen.

- Lineaire regressie, waarmee op basis van ervaringsgegevens een zo groot mogelijk onderscheid wordt verkregen tussen relevante en niet relevante analyses van rechtspersonen.

Leverancier

Intern ontwikkeld