hzk-regeling CAF
- Publicatiecategorie
- Impactvolle algoritmes
- Impacttoetsen
- IAMA
- Status
- In gebruik
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Link naar publiekspagina
Doel en impact
Het doel van het algoritme is de uitvoering van de hzk-regeling te ondersteunen bij het onderscheiden van burgers die waarschijnlijk recht hebben op herstel vanwege institutioneel vooringenomen behandeling in een CAF-zaak. Het algoritme helpt dossiers te selecteren en te beoordelen op een consistente, zorgvuldige en efficiënte manier.
Het algoritme heeft daarbij een ondersteunende rol binnen het besluitvormingsproces. Het algoritme maakt het mogelijk om een groot aantal zaken op eenzelfde manier te analyseren en te selecteren voor verdere beoordeling. Hierdoor wordt de uitvoering efficiënter, worden beoordelingen vaker op dezelfde manier uitgevoerd en komen mogelijk benadeelde burgers sneller in beeld. Daarnaast ondersteunt het algoritme medewerkers bij het verwerken van informatie uit verschillende gegevensbronnen. Medewerkers blijven de uiteindelijke besluiten nemen.
Afwegingen
Het gebruik van dit algoritme levert de volgende voordelen op:
· Snelheid en efficiëntie: dankzij het algoritme kunnen burgers sneller geholpen worden
· Consistentie: burgers worden altijd op dezelfde manier bediend en krijgen het geldbedrag dat bij hun situatie past
· Nauwkeurigheid: de groep wordt steeds op basis van de meest recente gegevens bepaald
· Traceerbaarheid en reproduceerbaarheid: het algoritme legt alle stappen vast, zodat duidelijk is waarom een burger recht heeft op de regeling
· Flexibiliteit: bestaande processen en communicatie zijn makkelijk aan te passen bij nieuwe regels of ontwikkelingen
Toen de keuze werd gemaakt om een algoritme te gebruiken, zijn de volgende mogelijke nadelen bekeken, om die keuze goed te kunnen maken:
· Afhankelijkheid van goede data: het algoritme werkt alleen goed als de gegevens juist en volledig zijn. Daarom worden de gegevens extra gecontroleerd en worden de uitkomsten bij iedere verzending handmatig nagekeken.
· Beperkte menselijke nuance: het algoritme kan minder goed rekening houden met uitzonderlijke of unieke situaties. Daarom zijn er extra handmatige controles en bestaat er een duidelijke werkwijze als er op hoger organisatieniveau een beslissing genomen moet worden.
Menselijke tussenkomst
Voordat een beschikking wordt uitgevoerd, controleert een medewerker altijd eerst de situatie en de berekening. De medewerker beoordeelt of de persoon daadwerkelijk in aanmerking komt voor de regeling en of de beschikbare gegevens juist zijn.
Ook als er aanwijzingen zijn dat een dossier extra aandacht nodig heeft, beoordeelt een medewerker het dossier handmatig. Extra aandacht kan bijvoorbeeld nodig zijn, omdat gegevens tegenstrijdig zijn of omdat er mogelijk een fout in de brongegevens zit. Dit kan ook het geval zijn als de burger onder bewind staat of vrijwillig wordt vertegenwoordigd, of als er strafrechtelijke omstandigheden zijn. De medewerker onderzoekt dan altijd de situatie van de burger. De medewerker neemt de benodigde stappen, zodat er een zorgvuldige beoordeling is en de beschikking en betaling juist zijn.
Risicobeheer
· Risicobeheersing en waarborgen
Voor de ontwikkeling van algoritmes heeft de Dienst Toeslagen voorwaarden opgesteld, in de vorm van een kwaliteitsraamwerk. Hierin staan regels en afspraken die gevolgd dienen te worden bij het ontwikkelen van het algoritme. De voorwaarden zijn van de Auditdienst Rijk afkomstig en leidend. Het algoritme heeft bedrijfsregels gebaseerd op de wet- en regelgeving. Deze bedrijfsregels worden getest en onderhouden om te blijven voldoen aan wet- en regelgeving en politieke wensen. Bij wijzigingen in een algoritme toetst de Dienst Toeslagen of nog steeds aan de kwaliteitseisen wordt voldaan.
· Gelijkheid, non-discriminatie en privacy
Het gebruik van gegevens wordt getoetst aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). De AVG schrijft voor dat we niet meer gegevens mogen gebruiken dan noodzakelijk is om een bepaald doel te bereiken. Dat heet dataminimalisatie. UHT onderzoekt welke gegevens nodig zijn en gebruikt mogen worden.
Daarnaast maakt het algoritme een selectie op basis van criteria die direct samenhangen met de regeling, zoals de relatie tot een overleden kind, de overlijdensdatum en beschikkingsgegevens. Beschermde kenmerken, zoals afkomst, geslacht, religie of nationaliteit, maken geen onderdeel uit van de selectiecriteria. Daardoor is er geen sprake van direct onderscheid op basis van beschermde kenmerken en is het risico op discriminatie beperkt.
· Profilering
Het algoritme wordt uitsluitend gebruikt om personen te identificeren die mogelijk in aanmerking komen voor deze regeling. De selectie vindt plaats op basis van objectieve criteria die rechtstreeks voortvloeien uit de regeling. Het algoritme analyseert geen gedrag, voorspelt geen toekomstige gebeurtenissen en stelt geen persoonsprofielen op. Daarom is er geen sprake van profilering in de zin van het opstellen van profielen om personen te beoordelen of te classificeren.
· Rechten van burgers
Burgers hebben het recht om de informatie te zien die over hen wordt verzameld door Dienst Toeslagen. Ook kunnen ze een aanvraag doen om deze informatie aan te laten passen. Zie Privacyverklaring Dienst Toeslagen | Dienst Toeslagen voor meer informatie.
Wettelijke basis
Wet hersteloperatie toeslagen, Afdeling 2.5 (artikel 2.16, 2.18 en 2.19) en artikelen 6.8 en 6.9 Wht
· Algemene wet bestuursrecht (Awb)
· Uitvoeringswet algemene verordening gegevensbescherming
· Wet algemene bepalingen burgerservicenummer
· Archiefwet 1995
Selectielijsten Dienst Toeslagen
Links naar wettelijke basis
- Wetten Overheid: https://wetten.overheid.nl/BWBR0047436/2026-04-01#Hoofdstuk3
- Archiveren: https://www.nationaalarchief.nl/archiveren/
Toelichting op impacttoetsen
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 principe wordt dataminimalisatie genoemd. De Belastingdienst onderzoekt regelmatig of de gebruikte gegevens nog nodig zijn en dus gebruikt mogen worden.
Het document voor AVG-compliance is opgesteld. Risico’s op het gebied van de AVG zijn uitgewerkt en aanbevelingen zijn opgevolgd met maatregelen.
Een Data Protection Impact Assessment (DPIA) wordt uitgevoerd om de privacyrisico’s van de verwerking van persoonsgegevens in kaart te brengen en helpt maatregelen vast te stellen om die risico’s te beperken.
De DPIA is momenteel nog in uitvoering.
Gelijkheid en non-discriminatie
Het algoritme wordt beoordeeld in lijn met toepasselijke non-discriminatiebeginselen voor directe en indirecte discriminatie. Door alleen persoonsgegevens te verwerken die noodzakelijk zijn voor het doel en waarvan de verwerking een wettelijke grondslag heeft, 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.
Een Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA) helpt vooraf de gevolgen van een algoritme voor mensenrechten, publieke waarden en mogelijke discriminatie in kaart te brengen, zodat risico’s tijdig kunnen worden voorkomen of beperkt.
Impacttoetsen
Gegevens
Voor de hzk-regeling worden onder meer de volgende gegevens verwerkt: persoonsgegevens (zoals naam, adresgegevens, BSN, gezins- en partnerschapsrelaties), procesgegevens, financiële gegevens (betaalinformatie), behandelnotities en gegevens over gezins- en partnerschapsrelaties. Deze informatie wordt gecombineerd om burgers te vinden die misschien recht hebben op de hzk-regeling en om te kunnen beoordelen of de regeling op hen van toepassing is.
Er is geen sprake van verwerking van bijzondere persoonsgegevens.
Technische werking
De hzk-regeling is er voor mensen die institutioneel vooringenomen zijn behandeld, omdat zij betrokken waren bij een onderzoek naar fraude in een CAF-zaak en daardoor schade hebben gehad.
Om vast te stellen bij welke burgers dat is gebeurd, worden gegevens gebruikt over de CAF-onderzoeken naar huurtoeslag, zorgtoeslag en/of kindgebonden budget. Hieronder vallen alleen, de burgers die betrokken waren bij deze CAF-zaken. Deze gegevens worden gecontroleerd en gevalideerd en aangevuld als dat nodig is.
Op basis van onderzoek is door de Commissie Donner en Commissie van Wijzen bij 5 CAF-onderzoeken naar huurtoeslag, zorgtoeslag en/of kindgebonden budget vastgesteld dat er institutioneel vooringenomen is gehandeld. Beide commissies hebben nog 15 CAF-zaken aangewezen waarvan nog onderzocht moet worden of daarin institutioneel vooringenomen is gehandeld.
Het organisatieonderdeel van de Belastingdienst Centrale Administratieve Processen (CAP) vult deze gegevens aan. Zij vullen informatie die nodig is om te kunnen beoordelen of iemand recht heeft op de regeling. Bijvoorbeeld informatie over het type toeslag(en) en relevante financiële gegevens. Vervolgens vult Uitvoeringsorganisatie Herstel Toeslagen (UHT) de dataset aan met de benodigde contactgegevens.
Alle mensen die in de CAF-zaken voor huurtoeslag, zorgtoeslag en kindgebonden budget voorkomen waarin institutioneel vooringenomen is gehandeld, zijn de basis voor verschillende processen en verzoeken binnen UHT. Daarna wordt door medewerkers bekeken welke burgers in deze CAF-zaken institutioneel vooringenomen zijn behandeld en of die persoon schade heeft gehad. Dat onderzoek wordt uitgevoerd zonder gebruik te maken van het algoritme en gebeurt handmatig door een medewerker.
Alle bovenstaande stappen worden uitgevoerd met respect voor de privacy van de burgers, volgens de regels van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).