Selectie boekenonderzoeken voor duaalstudenten van de Nederlandse beroepsorganisatie van accountants

Belastingdienst

Op deze pagina vindt u informatie over het algoritme dat boekenonderzoeken voor duaal studenten selecteert. Dit algoritme selecteert uit de ondernemerspopulatie van MKB-entiteiten die aan bepaalde criteria voldoen.

Laatst gewijzigd op 4 september 2025 om 18:40 | Publicatiestandaard 1.0

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

Algemene informatie

Thema

Overheidsfinanciën

Begindatum

01-2019

Contactgegevens

[e-mail]

Link naar publiekspagina

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

Link naar bronregistratie

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

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Het primaire doel van dit werkproces is om duaal-studenten ervaring op te laten doen met boekenonderzoeken. Deze boekenonderzoeken moeten voldoen aan de NBA-criteria. Deze criteria zijn met name bedoeld om de boekenonderzoeken een bepaalde mate van complexiteit mee te geven. Deze complexiteit bestaat uit fiscale middelen, het fiscale belang, de typologie van de onderneming. Daarnaast mag een onderneming in de afgelopen 7 jaren geen boekenonderzoek gehad hebben.  

De reden voor het gebruik van een algoritme in SAS (Statitical Aanalysis System) (in plaats van handmatig) zijn:

• Efficiëntie: Voor de afbakening van de populatie worden grote datasets verwerkt;
• Nauwkeurigheid: Het algoritme voorkomt menselijke fouten bij het selecteren van eenheden.
• Reproduceerbaarheid: De selectie kan exact worden herhaald met dezelfde instellingen.
• Transparantie: De gebruikte methode is duidelijk gedocumenteerd en controleerbaar.

Dit algoritme selecteert uit de populatie van MKB de geschikte posten. Op deze posten wordt een aselecte steekproef gedaan. Uit deze steekproef wordt, afhankelijk van de locatie van de duaalstudent, het leerjaar en de gewenste typologie, de posten onder de duaal-studenten verdeeld. Een deel van deze entiteiten krijgt een boekenonderzoek. De controle-opdracht voor alle entiteiten is hetzelfde.

Het doel van het algoritme is het selecteren van geschikte entiteiten voor een boekenonderzoek conform de eisen van de NBA (Nederlandse beroepsorganisatie van accountants).

Afwegingen

Door gebruik te maken van het algoritme kunnen efficiënt de juiste entiteiten geselecteerd worden die aan de criteria van de NBA voldoet, welke ter behandeling kunnen worden doorgezet naar de duaal-studenten. 

Menselijke tussenkomst

Menselijke tussenkomst in de context van de Belastingdienst houdt in dat een bevoegd en deskundige medewerker een wezenlijke rol speelt in de besluitvorming.

Het algoritme maakt een selectie van entiteiten waar duaal-studenten een boekenonderzoek kunnen uitvoeren.

Bij het opvoeren van de controleopdrachten van de boekenonderzoeken in het systeem, worden door een medewerker nog allerlei handmatige checks gedaan. De medewerker beslist of er een boekenonderzoek volgt.

Het boekenonderzoek en de uitkomst hiervan(een aanslag) worden door een medewerker uitgevoerd.

Risicobeheer

• Privacy en AVG

Het gebruik van de gegevens dient te worden getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Door het toetsen van persoonsgegevens komen eventuele privacyrisico's in beeld en kunnen passende maatregelen genomen worden.

De AVG schrijft voor dat er niet meer gegevens gebruikt mogen worden dan noodzakelijk is. Dat heet dataminimalisatie. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden.

• Gebruik bijzondere persoonsgegevens

In het algoritme worden geen bijzondere persoonsgegevens gebruikt. Deze zijn niet relevant om de voor duaal studenten geschikte posten te selecteren.

• Gelijkheid en non-discriminatie

Het algoritme wordt beoordeeld in lijn met toepasselijke non-discriminatiebeginselen voor directe en indirecte discriminatie. Door zo min mogelijk persoonsgegevens te verwerken, wordt het risico op directe discriminatie verkleind. Medewerkers die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het beheer van de algoritmen krijgen training over gegevensbescherming en vooroordelen.

• Waarborgen

De Algemene wet bestuursrecht (Awb) vereist dat het handelen van de overheid transparant en rechtmatig is. De Belastingdienst neemt bij de toepassing en ontwikkeling van algoritmen de algemene beginselen van behoorlijk bestuur in acht.

In het algoritme worden gegevens gebruikt die zijn verzameld in het kader van verschillende belastingwetten. Zoals de AVG voorschrijft worden er niet meer gegevens gebruikt dan noodzakelijk is.

Wettelijke basis

1. Algemene wet inzake rijksbelastingen: 
2. Algemene wet bestuursrecht: 
3. Algemene verordening gegevensbescherming: 
4. Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming: 
5. Wet op de Loonbelasting 1964:
6. Wet Inkomstenbelasting 2001:
7. Wet op de Vennootschapsbelasting 1969: 
8. Wet op de Omzetbelasting 1968: 
9. Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:
10. Archiefwet 1995: 

Links naar wettelijke basis

• Algemene wet inzake rijksbelastingen: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0002320/
• Algemene wet bestuursrecht: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0005537/
• Algemene verordening gegevensbescherming: : https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?uri=CELEX:32016R0679
• Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0040940/
• Wet op de Loonbelasting 1964:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0002471/
• Wet Inkomstenbelasting 2001:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0011353/
• Wet op de Vennootschapsbelasting 1969: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0002672/
• Wet op de Omzetbelasting 1968: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0002629/
• Wet algemene bepalingen Burgerservicenummer:: https://wetten.overheid.nl/BWBR0022428/
• Archiefwet 1995: : https://wetten.overheid.nl/BWBR0007376/

Werking

Gegevens

1. Persoons- en entiteitgegevens, branche en belastingplicht ondernemingen.
2. Aangiftegegevens VPB voor bepalen van het fiscale belang VPB
3. Omzetgegevens voor bepalen fiscaal belang OB
4. Loongegevens voor bepalen fiscaal belang LH en aantal werknemers.
5. Boekenonderzoeken ingesteld na 2018

Links naar gegevensbronnen

• Persoons- en entiteitgegevens, branche en belastingplicht ondernemingen.: BvR (Belastingdienst)
• Aangiftegegevens VPB voor bepalen van het fiscale belang VPB: ABS (Belastingdienst)
• Omzetgegevens voor bepalen fiscaal belang OB: OOB (Belastingdienst)
• Loongegevens voor bepalen fiscaal belang LH en aantal werknemers.: FLG (Belastingdienst)
• Boekenonderzoeken ingesteld na 2018: IVAB(Belastingdienst)

Technische werking

Het algoritme bestaat uit selectieregels die inhoudsdeskundigen van zowel de Belastingdienst als NBA hebben opgesteld op basis van een aantal specifieke criteria. De uitkomst van het algoritme is de vaststelling van de ondernemerspopulatie MKB die zich lenen voor het opleiden van de duaal-studenten op het gebied van controlevaardigheden. Uit deze populatie worden aselect entiteiten geselecteerd.

Het algoritme is niet zelflerend. Dat betekent dat het algoritme zichzelf niet ontwikkelt tijdens het gebruik ervan.

Leverancier

Het algoritme is door medewerkers bij de Belastingdienst ontwikkeld en wordt ook intern onderhouden.